graph_block_shuffle — CONNGRAPH `dimension` op

• 数据种类:conn_graph × labels → conn_graph

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_block_shuffle(W: 'Any', labels: 'Any', seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'(要直接调用实现,import conngraph; conngraph.graph_block_shuffle(W: 'Any', labels: 'Any', seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray';从台账取用则 opsconngraph.get("graph_block_shuffle"))

用法

按层(标签)的每个区块打乱发送方的对照 conn_graph：保持每个接收方所接收权重的多重集合与层间的总连线量不变，只破坏“来自谁”。

graph_degree_preserving_shuffle 保持整体的度序列,而这个保持层结构(脑 → 颈 → 腹髓 → 肌肉的块不动,在块内部重排行)。用作保留层大小和汇聚(fan-in)效应、只消除“布线特异性”的对照。相同 seed 可复现。

详细使用指南

• conngraph 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• poc_connectome_motor_bottleneck — py -3.11 examples/poc_connectome_motor_bottleneck.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `conn_graph` 作为输入)

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

同类别(`dimension`)

graph_layer_propagate · states_participation_ratio · states_layer_dimension

*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

graph_block_shuffle — CONNGRAPH dimension op

用法