graph_activation_latency — CONNGRAPH `activity` op

• Datenarten: matrix → labels

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_activation_latency(X: 'Any', thresh: 'float' = 0.1) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import conngraph; conngraph.graph_activation_latency(X: 'Any', thresh: 'float' = 0.1) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsconngraph.get("graph_activation_latency"))

Verwendung

Folge (n,) des Schritts (0-basiert), in dem jeder Knoten zum ersten Mal „aufleuchtete“, als Ganzzahlen. Knoten, die nie aufleuchteten, erhalten −1.

X ist das (T, n) von reservoir_states. "Aufgeleuchtet" = |x| ≥ globales Maximum × thresh (thresh liegt in (0, 1]). Es gibt 1 Skala, nicht eine pro Knoten -- würde man pro Knoten strecken, zählte selbst der Rundungsstaub kaum bewegter Knoten als "aufgeleuchtet". Ein X aus lauter Nullen ergibt überall −1.

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_malecns_activity_wave — py -3.11 examples/poc_malecns_activity_wave.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `labels` als Eingabe)

graph_modularity · graph_activity_spread · graph_block_shuffle · graph_layer_propagate · states_layer_dimension

Gleiche Kategorie (`activity`)

graph_activity_spread · points_activity_video

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

graph_activation_latency — CONNGRAPH activity op