graph_from_synapses — CONNGRAPH construct op

• Datenarten: synapse_table → conn_graph

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_from_synapses(syn: 'Any', n: 'int | None' = None, sign: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import conngraph; conngraph.graph_from_synapses(syn: 'Any', n: 'int | None' = None, sign: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsconngraph.get("graph_from_synapses"))

Verwendung

> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.

シナプス表 (m, 3) = (pre_id, post_id, count) を n×n の重みつき有向隣接行列にする。

`W[pre, post] += count * sign`。同じ (pre, post) の行は足し合わせる。

`n を省くと max(id) + 1`。id は 0 始まりの整数値(float で持っていてよい)

で、範囲外・非整数・負の id は拒否する。`sign` は抑制性シナプスを負で

入れたいときの係数(count 自体は符号を持たない量として扱う)。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie conngraph

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_fly_optomotor_steering — py -3.11 examples/poc_fly_optomotor_steering.py

• poc_microns_brain_wave — py -3.11 examples/poc_microns_brain_wave.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen conn_graph als Eingabe)

graph_degree_preserving_shuffle · graph_binarize · graph_degree_table · graph_clustering_coefficient · graph_betweenness · graph_laplacian_spectrum · graph_spectral_radius · graph_components

Gleiche Kategorie (construct)

graph_degree_preserving_shuffle · graph_binarize


*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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