graph_layer_propagate — CONNGRAPH `dimension` op

• 資料種類:conn_graph × labels × matrix → matrix

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

用法

> 該運算子的說明尚無譯文,以下照原文給出。

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)。

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_connectome_motor_bottleneck — py -3.11 examples/poc_connectome_motor_bottleneck.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `matrix` 作為輸入)

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

同類別(`dimension`)

graph_block_shuffle · states_participation_ratio · states_layer_dimension

*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)。*

graph_layer_propagate — CONNGRAPH dimension op

用法