Low-dimensional learned feature spaces quantify individual and group differences in vocal repertoires.

Goffinet, Jack; Brudner, Samuel; Mooney, Richard; Pearson, John

Goffinet, Jack; Brudner, Samuel; Mooney, Richard; Pearson, John.

Afiliação

Goffinet J; Department of Computer Science, Duke University, Durham, United States.
Brudner S; Center for Cognitive Neurobiology, Duke University, Durham, United States.
Mooney R; Department of Neurobiology, Duke University, Durham, United States.
Pearson J; Department of Neurobiology, Duke University, Durham, United States.

Elife ; 102021 05 14.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-33988503

Assuntos

Aprendizado de Máquina; Processamento de Sinais Assistido por Computador; Vocalização Animal; Animais; Comportamento Animal; Análise de Dados; Aprendizagem; Masculino; Camundongos Endogâmicos C57BL; Camundongos Endogâmicos DBA; Aves Canoras; Ultrassom

Palavras-chave

autoencoder; computational biology; mouse; neuroscience; statistics; systems biology; zebra finch

Texto completo

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar no Google

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Vocalização Animal / Processamento de Sinais Assistido por Computador / Aprendizado de Máquina Limite: Animals Idioma: En Revista: Elife Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article

Texto completo

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar no Google