reservoir_states — CONNGRAPH `reservoir` op

• 資料種類:conn_graph × matrix → matrix

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

用法

reservoir 的狀態序列：x_{t+1} = (1−leak) x_t + leak · f(Wᵀ x_t + W_in u_t)。回傳 (T − washout, n)。

U 是 (T, d) 的輸入序列(1-D 視為 (T, 1))。W_in 是由 seed 決定、均勻分布於 (−in_scale, in_scale) 的 (n, d) 矩陣。nonlinearity 為 tanh / linear。從 x_0 = 0 開始,把每一步更新後的狀態排列起來。從開頭捨棄 washout 列(T 以上則拒絕)。

傳入 W_in 時,用該 (n, d) 矩陣取代亂數(忽略 in_scale / seed)—— 要對固定的一組節點施加刺激(行 = 受刺激節點的指示向量)時用這個。

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_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

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `matrix` 作為輸入)

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

同類別(`reservoir`)

reservoir_from_graph · reservoir_encode · ridge_readout · ridge_predict

*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)。*

reservoir_states — CONNGRAPH reservoir op

用法