graph_layer_propagate — CONNGRAPH `dimension` op

• 資料種類:conn_graph × labels × matrix → matrix

• 呼叫: 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'(要直接呼叫實作,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';從台帳取用則 opsconngraph.get("graph_layer_propagate"))

用法

將層 0 的狀態 U (N, n_0) 經由區塊 W[layer a → layer a+1] 逐級向前傳遞，得到所有層的狀態 (N, n)(matrix，欄依節點順序，層 0 的欄就是 U 本身)。

對每個接收者,先把輸入權重之和正規化為 1 再取加權和(與層的大小無關),然後用 activation

活化:"linear" 原樣輸出(平均絕對值設為 gain),"tanh" 飽和,"kwta" 對每個刺激只讓輸入位於前 active_frac 的接收者(以超過閾值的餘量)發放,並正規化使平均為 1。跨層的連線(層 a → a+2)與層內遞迴不使用(只看前向逐級映射的工具)。

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 `matrix` 作為輸入)

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

同類別(`dimension`)

graph_block_shuffle · 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_layer_propagate — CONNGRAPH dimension op

用法