Extracting low-dimensional dynamics from multiple large-scale neural population 
recordings by learning to predict correlations

Nonnenmacher, M.; Turaga, S.C.; Macke, Jakob H.

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Extracting low-dimensional dynamics from multiple large-scale neural population recordings by learning to predict correlations

Nonnenmacher, M., Turaga, S., & Macke, J. H. (2018). Extracting low-dimensional dynamics from multiple large-scale neural population recordings by learning to predict correlations. In Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NIPS 2017).

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資料種別: 会議論文

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Nonnenmacher, M., 著者
Turaga, S.C., 著者
Macke, Jakob H.¹, 著者

所属:
1Max Planck Research Group Neural Systems Analysis, Center of Advanced European Studies and Research (caesar), Max Planck Society, ou_2173683

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日付: オンライン出版: 2018-01-01

出版の状態: オンラインで出版済み

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出版物名: Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NIPS 2017)

種別: 会議論文集

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