dimension op• Datenarten: conn_graph × labels × matrix → matrix
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_layer_propagate(W: 'Any', labels: 'Any', U: 'Any', activation: 'str' = 'kwta', active_frac: 'float' = 0.1, gain: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import conngraph; conngraph.graph_layer_propagate(W: 'Any', labels: 'Any', U: 'Any', activation: 'str' = 'kwta', active_frac: 'float' = 0.1, gain: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsconngraph.get("graph_layer_propagate"))
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層 0 の状態 `U (N, n_0) を、ブロック W[layer a → layer a+1]` で前向きに一段ずつ通した全層の状態
`(N, n)(matrix、列はノード順で層 0 の列は U` そのもの)。
受け手ごとに入力重みの和を 1 に正規化してから重みつき和を取り(層の大きさに依らない)、`activation` で
活性化する: `"linear" はそのまま(平均絶対値を gain に)、"tanh" は飽和、"kwta"` は各刺激で
入力が上位 `active_frac` の受け手だけが(閾値上の余剰で)発火し、平均が 1 になるよう正規化する。
層をまたぐ結線(層 a → a+2)と層内の再帰は使わない(前向きの一段ごとの写像だけを見る道具)。
• Leitfaden zur Familie conngraph
• 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.
• poc_connectome_motor_bottleneck — py -3.11 examples/poc_connectome_motor_bottleneck.py
matrix als Eingabe)reservoir_states · reservoir_encode · ridge_readout · ridge_predict · graph_activation_latency · graph_activity_spread · points_activity_video · states_participation_ratio
dimension)graph_block_shuffle · states_participation_ratio · states_layer_dimension
*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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