Python 包 Neural_Decoding 使用教程

Python 包 Neural_Decoding 使用教程

Neural_Decoding A python package that includes many methods for decoding neural activity 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/Neural_Decoding

1. 项目介绍

Neural_Decoding 是一个开源 Python 包，包含了多种解码神经活动的方法，既包括经典解码方法，也包括现代机器学习方法。该项目由 KordingLab 维护，适用于对神经数据进行回归和分类分析的研究人员。

该包提供的回归方法有：维纳滤波器（Wiener Filter）、维纳级联（Wiener Cascade）、卡尔曼滤波器（Kalman Filter）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）、支持向量回归（Support Vector Regression）、XGBoost、密集神经网络（Dense Neural Network）、循环神经网络（Recurrent Neural Net）、GRU 和 LSTM。

分类方法包括：逻辑回归（Logistic Regression）、支持向量分类（Support Vector Classification）、XGBoost、密集神经网络、循环神经网络、GRU 和 LSTM。

2. 项目快速启动

首先，确保你的环境中安装了以下依赖：

• Python 3.x
• pip

通过 pip 命令安装 Neural_Decoding 包：

pip install Neural-Decoding

或者，如果你想手动安装：

git clone https://github.com/KordingLab/Neural_Decoding.git
cd Neural_Decoding
python setup.py install

手动安装时，你可能需要单独安装每个机器学习包的依赖。

3. 应用案例和最佳实践

以下是一些使用 Neural_Decoding 的示例：

格式化数据

在开始之前，你需要将你的神经数据格式化为适合解码器使用的格式。以下是一个使用 Jupyter Notebook 格式化数据的示例：

# 导入所需的函数
from Neural_Decoding.preprocessing_funcs import get_spikes_with_history

# 设置时间窗口
bins_before = 13
bins_current = 1
bins_after = 0

# 计算包含历史尖峰的协变量矩阵
X = get_spikes_with_history(neural_data, bins_before, bins_after, bins_current)

训练 LSTM 解码器

# 导入 LSTM 解码器
from Neural_Decoding.decoders import LSTMDecoder

# 声明模型并设置参数
model_lstm = LSTMDecoder(units=400, num_epochs=5)

# 训练模型
model_lstm.fit(X_train, y_train)

# 获取预测结果
y_test_predicted_lstm = model_lstm.predict(X_test)

确保你已经将数据分割为训练集（X_train, y_train）和测试集（X_test, y_test）。

4. 典型生态项目

Neural_Decoding 是神经科学和机器学习领域的一个工具，它可以与以下项目配合使用：

• 数据采集和预处理工具，如 NeuroExplorer、MATLAB、Python 的 NumPy 和 SciPy。
• 数据可视化工具，如 Matplotlib、Seaborn。
• 机器学习库，如 TensorFlow、PyTorch、scikit-learn。

通过整合这些工具，研究人员可以构建一个完整的工作流，从数据采集到分析，再到可视化结果。

Neural_Decoding A python package that includes many methods for decoding neural activity 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/Neural_Decoding