matlab代码影响-pyGLMHMM:GLM-HMM的Python实现(https://github.com/murthylab/GLMHM

时间:2021-05-22 08:48:38
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文件名称:matlab代码影响-pyGLMHMM:GLM-HMM的Python实现(https://github.com/murthylab/GLMHM
文件大小:451KB
文件格式:ZIP
更新时间:2021-05-22 08:48:38
系统开源 matlab代码影响pyGLMHMM 它是什么? pyGLMHMM是在MATLAB中实现的GLM-HMM模型的纯Python实现。 它遵循忠实于原始实现的总体框架。 此GLM-HMM模型已在()中开发,作为一种基于感觉环境和所产生行为来推断动物内部状态的方法。 该技术利用了一种回归方法,即广义线性模型(Generalized Linear Models),该方法可以识别描述特定感官线索如何随着时间进行积分的“过滤器”。 然后,将其与隐藏状态模型Hidden Markov Models()结合起来,以识别动物的行为是否可以由某种潜在状态来解释。 该GLM-HMM模型的最终目标是最好地预测醋蝇D. melanogaster的声学行为。 GLM–HMM模型允许每个状态具有关联的多项式GLM,以描述从反馈提示到发出特定类型歌曲的概率的映射。 每个状态还具有多项式GLM,该GLM生成从反馈提示到从当前状态到下一个状态的转移概率的映射。 这允许概率以不时改变的方式,该方式取决于苍蝇接收到的感官反馈,并确定在每个时刻哪些反馈线索会影响概率。 该模型的灵感来自先前对神经活动建模的工作,但使用多项分类输
【文件预览】:
pyGLMHMM-master
----setup.py(1KB)
----.gitignore(1KB)
----src()
--------pyGLMHMM()
----fig()
--------GLM-HMM.jpg(102KB)
----README.md(9KB)
----demo()
--------demo.ipynb(1.42MB)

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