graph_layer_propagate — CONNGRAPH dimension op

• Data kinds: conn_graph × labels × matrix → matrix

• Call: 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' (implementation को सीधे call करना हो तो 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', registry से लेना हो तो opsconngraph.get("graph_layer_propagate"))

उपयोग

layer 0 की state U (N, n_0) को block W[layer a → layer a+1] से आगे की ओर एक-एक चरण गुज़ारकर सभी layer की state (N, n) (matrix, column node क्रम में और layer 0 के column U ही हैं)।

हर receiver के लिए input weights का योग 1 पर normalise करके फिर weighted sum लिया जाता है (layer के आकार से स्वतंत्र), और activation से activate किया जाता है: "linear" जैसा है वैसा (औसत absolute value को gain पर), "tanh" saturate करता है, "kwta" में हर stimulus पर केवल वे receivers fire करते हैं जिनका input ऊपर के active_frac में है (threshold से ऊपर के अतिरिक्त भाग से), और औसत 1 हो इस तरह normalise किया जाता है। layers को लाँघने वाले connections (layer a → a+2) और layer के अंदर recurrence का इस्तेमाल नहीं होता (यह tool केवल आगे की ओर, एक-एक stage के mapping को देखता है)।

उपयोग की विस्तृत guide

• conngraph family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_connectome_motor_bottleneck — py -3.11 examples/poc_connectome_motor_bottleneck.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (matrix को input के रूप में लेते हैं)

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

इसी category के (dimension)

graph_block_shuffle · states_participation_ratio · states_layer_dimension

*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

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