reservoir_states — CONNGRAPH `reservoir` op

• Datenarten: conn_graph × matrix → matrix

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.reservoir_states(W: 'Any', U: 'Any', in_scale: 'float' = 1.0, leak: 'float' = 1.0, nonlinearity: 'str' = 'tanh', seed: 'int' = 0, washout: 'int' = 0, W_in: 'Any' = None) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import conngraph; conngraph.reservoir_states(W: 'Any', U: 'Any', in_scale: 'float' = 1.0, leak: 'float' = 1.0, nonlinearity: 'str' = 'tanh', seed: 'int' = 0, washout: 'int' = 0, W_in: 'Any' = None) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsconngraph.get("reservoir_states"))

Verwendung

Zustandsfolge des Reservoirs: x_{t+1} = (1−leak) x_t + leak · f(Wᵀ x_t + W_in u_t). Rückgabe ist (T − washout, n).

U ist die (T, d)-Eingabefolge (1-D wird zu (T, 1)). W_in ist eine durch seed bestimmte, auf (−in_scale, in_scale) gleichverteilte (n, d)-Matrix. nonlinearity ist tanh / linear. Ausgehend von x_0 = 0 wird der Zustand nach der Aktualisierung jedes Schritts aufgereiht. washout Zeilen werden am Anfang verworfen (T oder mehr wird abgewiesen).

Wird W_in übergeben, wird statt Zufallszahlen diese (n, d)-Matrix verwendet (in_scale / seed werden ignoriert) -- damit stimuliert man eine feste Knotengruppe (Spalten = Indikatoren der stimulierten Knoten).

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie conngraph

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_malecns_activity_wave — py -3.11 examples/poc_malecns_activity_wave.py

• poc_microns_brain_wave — py -3.11 examples/poc_microns_brain_wave.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `matrix` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`reservoir`)

reservoir_from_graph · reservoir_encode · ridge_readout · ridge_predict

*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

reservoir_states — CONNGRAPH reservoir op