graph_layer_propagate — CONNGRAPH `dimension` op

• 数据种类:conn_graph × labels × matrix → matrix

• 调用: 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'(要直接调用实现,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';从台账取用则 opsconngraph.get("graph_layer_propagate"))

用法

将层 0 的状态 U (N, n_0) 经由区块 W[layer a → layer a+1] 逐级向前传递，得到全部层的状态 (N, n)(matrix，列按节点顺序，层 0 的列就是 U 本身)。

对每个接收者,先把输入权重之和归一化为 1 再取加权和(与层的大小无关),然后用 activation

激活:"linear" 原样输出(平均绝对值设为 gain),"tanh" 饱和,"kwta" 对每个刺激只让输入位于前 active_frac 的接收者(以超过阈值的余量)发放,并归一化使平均为 1。跨层的连线(层 a → a+2)和层内递归不使用(只看前向逐级映射的工具)。

详细使用指南

• conngraph 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• poc_connectome_motor_bottleneck — py -3.11 examples/poc_connectome_motor_bottleneck.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `matrix` 作为输入)

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

同类别(`dimension`)

graph_block_shuffle · states_participation_ratio · states_layer_dimension

*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

graph_layer_propagate — CONNGRAPH dimension op

用法