graph_block_shuffle — CONNGRAPH `dimension` op

• 資料種類:conn_graph × labels → conn_graph

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_block_shuffle(W: 'Any', labels: 'Any', seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'(要直接呼叫實作,import conngraph; conngraph.graph_block_shuffle(W: 'Any', labels: 'Any', seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray';從台帳取用則 opsconngraph.get("graph_block_shuffle"))

用法

> 該運算子的說明尚無譯文,以下照原文給出。

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。

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 `conn_graph` 作為輸入)

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

同類別(`dimension`)

graph_layer_propagate · 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_block_shuffle — CONNGRAPH dimension op

用法