graph_layer_propagate — CONNGRAPH `dimension` op

• 데이터 종류: conn_graph × labels × matrix → matrix

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_layer_propagate(W: 'Any', labels: 'Any', U: 'Any', activation: 'str' = 'kwta', active_frac: 'float' = 0.1, gain: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import conngraph; conngraph.graph_layer_propagate(W: 'Any', labels: 'Any', U: 'Any', activation: 'str' = 'kwta', active_frac: 'float' = 0.1, gain: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsconngraph.get("graph_layer_propagate"))

사용법

층 0의 상태 U (N, n_0)를 블록 W[layer a → layer a+1]로 앞으로 한 단씩 통과시킨 전체 층의 상태 (N, n)(matrix, 열은 노드 순이며 층 0의 열은 U 그 자체).

받는 쪽마다 입력 가중치의 합을 1 로 정규화한 다음 가중합을 취하고(층의 크기에 의존하지 않는다), activation 으로

활성화한다: "linear" 는 그대로(평균 절댓값을 gain 으로), "tanh" 는 포화, "kwta" 는 각 자극에서입력이 상위 active_frac 인 받는 쪽만이(임계값 위의 잉여로) 발화하고, 평균이 1 이 되도록 정규화한다. 층을 건너뛰는 결선(층 a → a+2)과 층 안의 재귀는 쓰지 않는다(앞방향의 한 단씩의 사상만 보는 도구).

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_connectome_motor_bottleneck — py -3.11 examples/poc_connectome_motor_bottleneck.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`matrix` 를 입력으로 받는 것)

reservoir_states · reservoir_encode · ridge_readout · ridge_predict · graph_activation_latency · graph_activity_spread · points_activity_video · states_participation_ratio

같은 카테고리(`dimension`)

graph_block_shuffle · states_participation_ratio · states_layer_dimension

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

graph_layer_propagate — CONNGRAPH dimension op

사용법