graph_block_shuffle — CONNGRAPH `dimension` op

• 数据种类:conn_graph × labels → conn_graph

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_block_shuffle(W: 'Any', labels: 'Any', seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'(要直接调用实现,import conngraph; conngraph.graph_block_shuffle(W: 'Any', labels: 'Any', seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray';从台账取用则 opsconngraph.get("graph_block_shuffle"))

用法

> 该算子的说明尚无译文,以下照原文给出。

層(ラベル)のブロックごとに送り手を混ぜた対照の `conn_graph`: 各受け手が受ける重みの多重集合と

層間の総結線量は保ったまま、「誰から」だけを壊す。

`graph_degree_preserving_shuffle` が全体の次数列を保つのに対し、こちらは層構造を保つ(脳 → 首 → 腹髄 →

筋のブロックは動かさず、ブロックの中で行を並べ替える)。層の大きさと収束(fan-in)の効果を残して

「配線の特異性」だけを消した対照として使う。同じ `seed` で再現。

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_connectome_motor_bottleneck — py -3.11 examples/poc_connectome_motor_bottleneck.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `conn_graph` 作为输入)

graph_degree_preserving_shuffle · graph_binarize · graph_degree_table · graph_clustering_coefficient · graph_betweenness · graph_laplacian_spectrum · graph_spectral_radius · graph_components

同类别(`dimension`)

graph_layer_propagate · states_participation_ratio · states_layer_dimension

*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)。*

graph_block_shuffle — CONNGRAPH dimension op

用法