dimension op• 資料種類:matrix × labels → table
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.states_layer_dimension(X: 'Any', labels: 'Any') -> 'dict[str, np.ndarray]'(要直接呼叫實作,import conngraph; conngraph.states_layer_dimension(X: 'Any', labels: 'Any') -> 'dict[str, np.ndarray]';從台帳取用則 opsconngraph.get("states_layer_dimension"))
> 該運算子的說明尚無譯文,以下照原文給出。
層ごとの実効次元の表: 列 layer / n / participation_ratio / ratio(= PR / n)。
`X = graph_layer_propagate の返り (N, n)、labels` = ノードの層 id。「脳 → 首 → 腹髄 → 筋」で
次元がどこで落ちるか(動きの量子化)を 1 つの数式で読む。
• 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。
• poc_connectome_motor_bottleneck — py -3.11 examples/poc_connectome_motor_bottleneck.py
table 作為輸入)—
dimension)graph_block_shuffle · graph_layer_propagate · states_participation_ratio
*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)。*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.