Deep Representation Learning on Whole-Brain Population Dynamics Uncovers Geometrically Separable Neural Codes
Este artículo presenta un marco de aprendizaje profundo agnóstico al cableado que descodifica con éxito códigos neuronales interpretables y geométricamente separables para el estado metabólico, la modalidad sensorial y la valencia del estímulo a partir de datos de imágenes de calcio de todo el cerebro de Drosophila, sin requerir anotación anatómica ni información de conectividad.