graph_block_shuffle — CONNGRAPH `dimension` op

• 資料種類:conn_graph × labels → conn_graph

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_block_shuffle(W: 'Any', labels: 'Any', seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'(要直接呼叫實作,import conngraph; conngraph.graph_block_shuffle(W: 'Any', labels: 'Any', seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray';從台帳取用則 opsconngraph.get("graph_block_shuffle"))

用法

依層(標籤)的每個區塊打亂發送方的對照 conn_graph：保持每個接收方所接收權重的多重集合與層間的總連線量不變，只破壞「來自誰」。

graph_degree_preserving_shuffle 保持整體的度序列,而這個保持層結構(腦 → 頸 → 腹髓 → 肌肉的區塊不動,在區塊內部重排列)。用作保留層大小與匯聚(fan-in)效應、只消除「布線特異性」的對照。相同 seed 可重現。

詳細使用指南

• conngraph 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_connectome_motor_bottleneck — py -3.11 examples/poc_connectome_motor_bottleneck.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `conn_graph` 作為輸入)

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

同類別(`dimension`)

graph_layer_propagate · states_participation_ratio · states_layer_dimension

*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

graph_block_shuffle — CONNGRAPH dimension op

用法