graph_layer_propagate — CONNGRAPH `dimension` op

• Datenarten: conn_graph × labels × matrix → matrix

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_layer_propagate(W: 'Any', labels: 'Any', U: 'Any', activation: 'str' = 'kwta', active_frac: 'float' = 0.1, gain: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import conngraph; conngraph.graph_layer_propagate(W: 'Any', labels: 'Any', U: 'Any', activation: 'str' = 'kwta', active_frac: 'float' = 0.1, gain: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsconngraph.get("graph_layer_propagate"))

Verwendung

Schickt den Zustand U (N, n_0) der Schicht 0 vorwärts, Stufe für Stufe, durch die Blöcke W[layer a → layer a+1] und liefert die Zustände aller Schichten (N, n) (matrix; Spalten in Knotenreihenfolge, die Spalten der Schicht 0 sind U selbst).

Für jeden Empfänger werden die Eingangsgewichte auf Summe 1 normiert, bevor die gewichtete Summe gebildet wird (unabhängig von der Schichtgröße), dann wird mit activation

aktiviert: "linear" lässt es unverändert (mittlerer Absolutwert auf gain), "tanh" sättigt, "kwta" lässt pro Stimulus nur die Empfänger, deren Eingabe in den oberen active_frac liegt, feuern (mit ihrem Überschuss über dem Schwellwert), normiert so, dass der Mittelwert 1 ist. Verbindungen über Schichten hinweg (Schicht a → a+2) und Rekurrenz innerhalb einer Schicht werden nicht verwendet (ein Werkzeug, das nur die vorwärtsgerichtete Abbildung Stufe für Stufe betrachtet).

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 `matrix` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`dimension`)

graph_block_shuffle · 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_layer_propagate — CONNGRAPH dimension op