reservoir_states — CONNGRAPH `reservoir` op

• 資料種類:conn_graph × matrix → matrix

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

用法

> 該運算子的說明尚無譯文,以下照原文給出。

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。

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_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

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `matrix` 作為輸入)

reservoir_encode · 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_encode · 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_states — CONNGRAPH reservoir op

用法