ridge_readout — CONNGRAPH `reservoir` op

• Data kinds: matrix × matrix → matrix

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.ridge_readout(X: 'Any', Y: 'Any', alpha: 'float' = 0.001) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import conngraph; conngraph.ridge_readout(X: 'Any', Y: 'Any', alpha: 'float' = 0.001) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsconngraph.get("ridge_readout"))

उपयोग

ridge regression के readout weight (d+1, k) = (X̃ᵀX̃ + αI)⁻¹ X̃ᵀY, X̃ = [X, 1] (bias column जोड़ा जाता 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_larval_connectome_reservoir — py -3.11 examples/poc_larval_connectome_reservoir.py

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

reservoir_states · reservoir_encode · 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_states · reservoir_encode · 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)।*

ridge_readout — CONNGRAPH reservoir op