reservoir_encode — CONNGRAPH `reservoir` op

• 資料種類:conn_graph × matrix → matrix

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

用法

> 該運算子的說明尚無譯文,以下照原文給出。

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。

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_larval_connectome_reservoir — py -3.11 examples/poc_larval_connectome_reservoir.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `matrix` 作為輸入)

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

同類別(`reservoir`)

reservoir_from_graph · reservoir_states · ridge_readout · ridge_predict

*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)。*

reservoir_encode — CONNGRAPH reservoir op

用法