文件名称：tesser_successor:使用后继表示模型分析Tesser研究中的数据的代码
文件大小：12.56MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-26 01:11:35
JupyterNotebook
在Tesser fMRI数据上实现SR模型的代码 这是用于在Tesser实验中的行为和神经影像数据上实现后继表示（SR）模型的存储库。 您可以找到有关Tesser的更多信息。 用于读取行为数据和模拟的所有代码库都应位于tesser下（例如， from tesser import network ）。 笔记本可以放在主目录中。 笔记本通常不应该具有功能定义； 而是将功能添加到相关模块中，然后将该模块导入笔记本中。 模块用途： 棋盘格 network.py-定义用于镶嵌的网络 util.py-读取行为数据的功能（结构学习，归纳） sr.py-用于学习/运行实验阶段的核心模型功能 fit.py-模型拟合/参数优化 rsa.py-创建和测试模型RDM