reservoir_encode — CONNGRAPH `reservoir` op

• 데이터 종류: conn_graph × matrix → matrix

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.reservoir_encode(W: 'Any', X: 'Any', steps: 'int' = 6, in_scale: 'float' = 0.1, leak: 'float' = 0.3, nonlinearity: 'str' = 'tanh', seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import conngraph; conngraph.reservoir_encode(W: 'Any', X: 'Any', steps: 'int' = 6, in_scale: 'float' = 0.1, leak: 'float' = 0.3, nonlinearity: 'str' = 'tanh', seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsconngraph.get("reservoir_encode"))

사용법

정적 입력의 일괄 reservoir 부호화(분류용): X의 각 행을 영 상태에서 steps회 돌린 최종 상태 (N, n).

행 x 마다 x_{t+1} = (1−leak) x_t + leak · f(Wᵀ x_t + W_in x) 를 steps 회. W_in 은 reservoir_states 와 같은 seed 붙은 균일 (−in_scale, in_scale) 의 (n, d). 행의 루프는 쓰지 않고, 1 스텝 = (N, n) @ (n, n) 의 행렬곱 1 회로 모든 행을 동시에 진행한다. linear·leak 1·steps 1 이면 X W_inᵀ, steps 2 이면 (X W_inᵀ) W + X W_inᵀ 에 엄밀히 일치.

자세한 사용 가이드

• conngraph 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_larval_connectome_reservoir — py -3.11 examples/poc_larval_connectome_reservoir.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`matrix` 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(`reservoir`)

reservoir_from_graph · reservoir_states · ridge_readout · ridge_predict

*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

reservoir_encode — CONNGRAPH reservoir op

사용법