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jNeuroMLを実行すると、次のエラーが発生します。

どうすれば修正できますか？

(時間 x 電極 x トライアル) を含む EEG データの 3D マトリックスがあります。各電極と時点の平均試行値を取得するために、試行全体でデータを折りたたみたいと思います。

誰かがMATLABでこれを行う方法を説明してもらえますか?

1 つの出力ニューロンを持つニューラル ネットワークがあるとします。シナリオの概要を説明すると、ネットワークは入力として画像を取得し、その画像内で 1 つのオブジェクトを見つける必要があります。シナリオを単純化するために、オブジェクトの x 座標のみを出力する必要があります。

ただし、オブジェクトはさまざまな場所にある可能性があるため、ネットワークの出力には確かにノイズが含まれます。さらに、画像が少しぼやけている場合があります。

したがって、ネットワークにオブジェクトの位置のガウス分布を出力させる方がよいのではないかと考えました。

残念ながら、私はこのアイデアをモデル化するのに苦労しています。出力をどのように設計しますか? 画像の幅が 100 ピクセルの場合、平坦化された 100 次元のベクトルは? ネットワークがこのベクトルのガウス分布に収まるようにするには、近似オブジェクトの位置を取得するためにピークを見つけるだけでよいですか?

さらに、コスト関数と教師の信号を理解できません。教師信号は、オブジェクトの正確な x 座標で完全なガウス分布になるでしょうか? では、コスト関数をモデル化する方法は? 現在、ソフトマックス クロス エントロピーまたは単純な二乗誤差があります。ネットワークの出力 <-> 実 x 座標です。

このシナリオを処理するためのより良い方法はありますか? ノイズなどの情報なしにネットワークが単一の値を出力しないようにするためのより良い分布または他の方法のように?

ggplot2いわゆるtopoplot (神経科学でよく使用される)の生成に使用できますか?

サンプルデータ：

完全なサンプル データ。

行は個々の電極を表します。列xとyは 2D 空間への投影を表し、列signalは基本的に、特定の電極で測定された電圧を表す z 軸です。

stat_contourどうやらグリッドが不均等なため、機能しません。

geom_density_2dxとの密度推定のみを提供しますy。

geom_rasterこのタスクに適していないか、メモリがすぐに不足するため、間違って使用しているに違いありません。

スムージング (右の画像のように) と頭の輪郭 (鼻、耳) は必要ありません。

Matlab を避けて、このツールボックスまたはそのツールボックスに適合するようにデータを変換することは避けたいと思います... どうもありがとう!

更新 (2016 年 1 月 26 日)

目的に最も近いのは、

次のような画像が生成されます。

更新 2 (2016 年 1 月 27 日)

完全なデータで@alexforrenceのアプローチを試してみましたが、これが結果です:

素晴らしいスタートですが、いくつかの問題があります。

1. 最後の呼び出し ( ggplot()) は Intel i7 4790K で約 40 秒かかりますが、Matlab ツールボックスはこれらをほぼ瞬時に生成します。上記の「緊急時の解決策」には約 1 秒かかります。
2. ご覧のとおり、中央部分の上下の境界線が「スライス」されているように見えます。これが原因かどうかはわかりませんが、3 つ目の問題である可能性があります。

3. 次の警告が表示されます。

   /li>

更新 3 (2016 年 1 月 27 日)

interp(xo, yo)異なると のstat_contour(binwidth)値で生成された 2 つのプロットの比較:

low を選択するとギザギザのエッジinterp(xo, yo)、この場合はxo/ yo = seq(0, 1, length = 100):

一般に、比容量は biophysicalProperties セクションで宣言され、セル全体に適用されます。例えば：

セルの異なる部分に異なる比静電容量の値を割り当てるにはどうすればよいですか? たとえば、体細胞の 1 つの値と樹状突起の別の値。

nrniv コマンドを使用して NEURON シミュレーターを実行しているときに、どのように GUI を開きますか?

NEURON の Python インターフェイスを使用しているg=h.Graph()場合、Python でオブジェクトを作成しg.addvar(...)、変数をプロットするために [Init & Run] をクリックすると、空のグラフが表示されます。

NEURON シミュレーターでは、各プロパティを個別に反復処理する以外に、セクションのプロパティを一覧表示する簡単な方法はありますか?