An algorithm for unsupervised discovery of sequential structure
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SeqNMF is an algorithm which uses regularized convolutional non-negative matrix factorization to extract repeated sequential patterns from high-dimensional data. It has been validated using neural calcium imaging, spike data, and spectrograms, and allows the discovery of patterns directly from timeseries data without reference to external markers.
For more information see our preprint: https://www.biorxiv.org/content/early/2018/03/02/273128
引用
SeqNMF FeeLab (2026). FeeLab/seqNMF (https://github.com/FeeLab/seqNMF), GitHub. に取得済み.
一般的な情報
- バージョン 1.0.0.0 (4.54 MB)
-
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MATLAB リリースの互換性
- すべてのリリースと互換性あり
プラットフォームの互換性
- Windows
- macOS
- Linux
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| バージョン | 公開済み | リリース ノート | Action |
|---|---|---|---|
| 1.0.0.0 |
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