graph_from_synapses — CONNGRAPH `construct` op

• 데이터 종류: synapse_table → conn_graph

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_from_synapses(syn: 'Any', n: 'int | None' = None, sign: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import conngraph; conngraph.graph_from_synapses(syn: 'Any', n: 'int | None' = None, sign: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsconngraph.get("graph_from_synapses"))

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

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)。

자세한 사용 가이드

• conngraph 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• 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

타입이 이어지는 다음 연산자(`conn_graph` 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(`construct`)

graph_degree_preserving_shuffle · graph_binarize

*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

graph_from_synapses — CONNGRAPH construct op

사용법