reservoir_states — CONNGRAPH `reservoir` op

• 数据种类:conn_graph × matrix → matrix

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.reservoir_states(W: 'Any', U: 'Any', in_scale: 'float' = 1.0, leak: 'float' = 1.0, nonlinearity: 'str' = 'tanh', seed: 'int' = 0, washout: 'int' = 0, W_in: 'Any' = None) -> 'np.ndarray'(要直接调用实现,import conngraph; conngraph.reservoir_states(W: 'Any', U: 'Any', in_scale: 'float' = 1.0, leak: 'float' = 1.0, nonlinearity: 'str' = 'tanh', seed: 'int' = 0, washout: 'int' = 0, W_in: 'Any' = None) -> 'np.ndarray';从台账取用则 opsconngraph.get("reservoir_states"))

用法

> 该算子的说明尚无译文,以下照原文给出。

reservoir の状態列: x_{t+1} = (1−leak) x_t + leak · f(Wᵀ x_t + W_in u_t)。返りは (T − washout, n)。

`U は (T, d) の入力列(1-D は (T, 1))。W_in` は seed で決まる一様 (−in_scale, in_scale)

の (n, d) 行列。`nonlinearity` は tanh / linear。x_0 = 0 から始め、各ステップの更新後の

状態を並べる。`washout` 行を先頭から捨てる(T 以上は拒否)。

`W_in を渡すと乱数の代わりにその (n, d) 行列を使う(in_scale / seed` は無視)——

決まったノード群に刺激を入れる(列 = 刺激するノードの指示子)のはこちら。

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_malecns_activity_wave — py -3.11 examples/poc_malecns_activity_wave.py

• poc_microns_brain_wave — py -3.11 examples/poc_microns_brain_wave.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `matrix` 作为输入)

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

同类别(`reservoir`)

reservoir_from_graph · reservoir_encode · ridge_readout · ridge_predict

*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)。*

reservoir_states — CONNGRAPH reservoir op

用法