神經軌跡

神經軌跡是群體狀態——可以是原始活動向量，或更有用地是潛在狀態——隨時間在低維空間中所描繪出的一條曲線。曲線上的各點是行為的相繼時刻，而曲線的幾何特徵（其速度、曲率，以及不同條件的軌跡如何分離或平行）便成為描述群體正在做什麼的主要方式。這代表了一種轉變：從追問每個神經元編碼了什麼，轉向追問群體狀態如何移動。

在實務上有兩項區別很重要。條件平均後的軌跡平滑且易於解讀，但會掩蓋單試驗變異；單試驗軌跡（來自 GPFA 或 LFADS 等方法）較為嘈雜，卻正是即時解碼器必須實際追蹤的對象。又因為潛在座標僅在一個變換範圍內有定義，軌跡的形狀在固定的嵌入內具有意義，但其絕對座標軸則否，因此在比較幾何之前，跨會期或跨受試者的比較都需要先行對齊。