Alpha rhythm subharmonics underlie responsiveness to theta burst stimulation via selective calcium plasticity
Notice bibliographique
Résumé
Bayesian optimization is a promising method for this end.It allows to approximate noisy functions with only a limited number of samples.It allows efficient, adaptive sampling methods: Acquisition functions allow sampling in locations that are likely to give valuable insights.Thus, more information can be collected in a smaller number of samples.In this presentation, we illustrate how different variables such as the mphase of electroencephalogram (EEG) recordings, coil location, and orientation can be optimized.In this context, we demonstrate that the number of samples required to find a good target are substantially decreased using Bayesian Optimization than with random sampling.We also show how the algorithm convergence speed and accuracy is related to properties of the target variable, such as noisiness or dimensionality.We also give practical insights on how implementations of Bayesian optimization can be fine-tuned for different contexts.Specifically, we illustrate the trade-off between using a simple model for fast optimization and a complex model for higher target accuracy.We also address model complexity and computation time for multi-dimensional optimization.Overall, we show that Bayesian optimization is a suitable approach for closed-loop TMS experiments.We show different use-cases and illustrate which properties require modified implementations of the algorithm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».