graph_layer_propagate — CONNGRAPH `dimension` op

• 数据种类:conn_graph × labels × matrix → matrix

• 调用: 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'(要直接调用实现,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';从台账取用则 opsconngraph.get("graph_layer_propagate"))

用法

> 该算子的说明尚无译文,以下照原文给出。

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)。

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_connectome_motor_bottleneck — py -3.11 examples/poc_connectome_motor_bottleneck.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `matrix` 作为输入)

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

同类别(`dimension`)

graph_block_shuffle · states_participation_ratio · states_layer_dimension

*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)。*

graph_layer_propagate — CONNGRAPH dimension op

用法