reservoir_states — CONNGRAPH reservoir op

• Data kinds: conn_graph × matrix → matrix

• Call: 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' (implementation को सीधे call करना हो तो 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', registry से लेना हो तो opsconngraph.get("reservoir_states"))

उपयोग

reservoir की state श्रृंखला: x_{t+1} = (1−leak) x_t + leak · f(Wᵀ x_t + W_in u_t)। (T − washout, n) लौटाता है।

U (T, d) का input sequence है (1-D को (T, 1) माना जाता है)। W_in seed से तय होने वाला, (−in_scale, in_scale) पर uniform (n, d) matrix है। nonlinearity tanh / linear है। x_0 = 0 से शुरू करके, हर step के update के बाद की state को क्रम से रखा जाता है। शुरुआत से washout rows हटा दी जाती हैं (T या उससे ज़्यादा reject)।

W_in देने पर random numbers की जगह वही (n, d) matrix इस्तेमाल होता है (in_scale / seed ignore) -- nodes के किसी तय group को stimulus देने के लिए (columns = stimulated nodes के indicator) यही तरीका है।

उपयोग की विस्तृत guide

• conngraph family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• 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

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (matrix को input के रूप में लेते हैं)

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

इसी category के (reservoir)

reservoir_from_graph · reservoir_encode · 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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