graph_block_shuffle — CONNGRAPH `dimension` op

• Datenarten: conn_graph × labels → conn_graph

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_block_shuffle(W: 'Any', labels: 'Any', seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import conngraph; conngraph.graph_block_shuffle(W: 'Any', labels: 'Any', seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsconngraph.get("graph_block_shuffle"))

Verwendung

Ein Kontroll-conn_graph, mit je Block von Schichten (Labels) gemischten Sendern: Die Multimenge der Gewichte, die jeder Empfänger erhält, und die gesamte Verdrahtungsmenge zwischen den Schichten bleiben erhalten, zerstört wird nur das „von wem“.

Während graph_degree_preserving_shuffle die gesamte Gradfolge erhält, erhält dieses die Schichtstruktur (die Blöcke Gehirn → Hals → ventrales Nervenmark → Muskel werden nicht bewegt; die Zeilen werden innerhalb jedes Blocks permutiert). Dient als Kontrolle, die die Effekte von Schichtgröße und Konvergenz (fan-in) beibehält und nur "die Spezifität der Verdrahtung" entfernt. Mit demselben seed reproduzierbar.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie conngraph

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_connectome_motor_bottleneck — py -3.11 examples/poc_connectome_motor_bottleneck.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `conn_graph` als Eingabe)

graph_degree_preserving_shuffle · graph_binarize · graph_degree_table · graph_clustering_coefficient · graph_betweenness · graph_laplacian_spectrum · graph_spectral_radius · graph_components

Gleiche Kategorie (`dimension`)

graph_layer_propagate · states_participation_ratio · states_layer_dimension

*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

graph_block_shuffle — CONNGRAPH dimension op