ridge_predict — CONNGRAPH `reservoir` op

• データ種: matrix × matrix → matrix

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.ridge_predict(X: 'Any', Wout: 'Any') -> 'np.ndarray' (実装を直接呼ぶなら import conngraph; conngraph.ridge_predict(X: 'Any', Wout: 'Any') -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら opsconngraph.get("ridge_predict"))

使い方

読み出し重みで予測 (T, k) = [X, 1] · Wout。Wout は ridge_readout の (d+1, k)。

詳しい使い方ガイド

• conngraph ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_larval_connectome_reservoir — py -3.11 examples/poc_larval_connectome_reservoir.py

型が繋がる次の op(`matrix` を入力に取れる)

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

同カテゴリ(`reservoir`)

reservoir_from_graph · reservoir_states · reservoir_encode · ridge_readout

*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

ridge_predict — CONNGRAPH reservoir op

使い方