reservoir_encode — CONNGRAPH `reservoir` op

• Datenarten: conn_graph × matrix → matrix

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.reservoir_encode(W: 'Any', X: 'Any', steps: 'int' = 6, in_scale: 'float' = 0.1, leak: 'float' = 0.3, nonlinearity: 'str' = 'tanh', seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import conngraph; conngraph.reservoir_encode(W: 'Any', X: 'Any', steps: 'int' = 6, in_scale: 'float' = 0.1, leak: 'float' = 0.3, nonlinearity: 'str' = 'tanh', seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsconngraph.get("reservoir_encode"))

Verwendung

> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.

静的入力の一括 reservoir 符号化(分類用): X の各行を零状態から steps 回回した最終状態 (N, n)。

行 x ごとに x_{t+1} = (1−leak) x_t + leak · f(Wᵀ x_t + W_in x) を steps 回。

`W_in` は reservoir_states と同じ seed 付き一様 (−in_scale, in_scale) の (n, d)。

行のループは書かず、1 ステップ = (N, n) @ (n, n) の行列積 1 回で全行を同時に進める。

linear・leak 1・steps 1 なら X W_inᵀ、steps 2 なら (X W_inᵀ) W + X W_inᵀ に厳密一致。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie conngraph

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_larval_connectome_reservoir — py -3.11 examples/poc_larval_connectome_reservoir.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `matrix` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`reservoir`)

reservoir_from_graph · reservoir_states · ridge_readout · ridge_predict

*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

reservoir_encode — CONNGRAPH reservoir op