reservoir op• Data kinds: conn_graph × matrix → matrix
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.reservoir_encode(W: 'Any', X: 'Any', steps: 'int' = 6, in_scale: 'float' = 0.1, leak: 'float' = 0.3, nonlinearity: 'str' = 'tanh', seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import conngraph; conngraph.reservoir_encode(W: 'Any', X: 'Any', steps: 'int' = 6, in_scale: 'float' = 0.1, leak: 'float' = 0.3, nonlinearity: 'str' = 'tanh', seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsconngraph.get("reservoir_encode"))
static इनपुट का batch reservoir encoding (classification के लिए): X की हर row को zero state से steps बार चलाने के बाद की अंतिम state (N, n)।
हर row x के लिए x_{t+1} = (1−leak) x_t + leak · f(Wᵀ x_t + W_in x) को steps बार। W_in reservoir_states जैसा ही seed वाला uniform (−in_scale, in_scale) का (n, d) है। rows पर loop नहीं लिखा जाता; 1 step = (N, n) @ (n, n) का 1 matrix product, जिससे सभी rows एक साथ आगे बढ़ती हैं। linear, leak 1, steps 1 पर यह ठीक X W_inᵀ है, और steps 2 पर ठीक (X W_inᵀ) W + X W_inᵀ।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_larval_connectome_reservoir — py -3.11 examples/poc_larval_connectome_reservoir.py
matrix को input के रूप में लेते हैं)reservoir_states · ridge_readout · ridge_predict · graph_activation_latency · graph_activity_spread · points_activity_video · graph_layer_propagate · states_participation_ratio
reservoir)reservoir_from_graph · reservoir_states · ridge_readout · ridge_predict
*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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