reservoir_encode — CONNGRAPH `reservoir` op

• 数据种类:conn_graph × matrix → matrix

• 调用: 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'(要直接调用实现,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';从台账取用则 opsconngraph.get("reservoir_encode"))

用法

静态输入的批量 reservoir 编码(用于分类)：将 X 的每一行从零状态运行 steps 次后的最终状态 (N, n)。

对每行 x,执行 steps 次 x_{t+1} = (1−leak) x_t + leak · f(Wᵀ x_t + W_in x)。W_in 与 reservoir_states 相同,是带 seed 的均匀 (−in_scale, in_scale) 的 (n, d)。不写按行的循环,1 步 = 1 次 (N, n) @ (n, n) 的矩阵乘法,同时推进所有行。linear、leak 1、steps 1 时与 X W_inᵀ 严格一致,steps 2 时与 (X W_inᵀ) W + X W_inᵀ 严格一致。

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_larval_connectome_reservoir — py -3.11 examples/poc_larval_connectome_reservoir.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `matrix` 作为输入)

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

同类别(`reservoir`)

reservoir_from_graph · reservoir_states · ridge_readout · ridge_predict

*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)。*

reservoir_encode — CONNGRAPH reservoir op

用法