reservoir_encode — CONNGRAPH `reservoir` op

• 資料種類:conn_graph × matrix → matrix

• 呼叫: 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'(要直接呼叫實作,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';從台帳取用則 opsconngraph.get("reservoir_encode"))

用法

靜態輸入的批次 reservoir 編碼(用於分類)：將 X 的每一列從零狀態執行 steps 次後的最終狀態 (N, n)。

對每列 x,執行 steps 次 x_{t+1} = (1−leak) x_t + leak · f(Wᵀ x_t + W_in x)。W_in 與 reservoir_states 相同,是帶 seed 的均勻 (−in_scale, in_scale) 的 (n, d)。不寫逐列的迴圈,1 步 = 1 次 (N, n) @ (n, n) 的矩陣乘法,同時推進所有列。linear、leak 1、steps 1 時與 X W_inᵀ 嚴格一致,steps 2 時與 (X W_inᵀ) W + X W_inᵀ 嚴格一致。

詳細使用指南

• conngraph 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_larval_connectome_reservoir — py -3.11 examples/poc_larval_connectome_reservoir.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `matrix` 作為輸入)

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

同類別(`reservoir`)

reservoir_from_graph · reservoir_states · ridge_readout · ridge_predict

*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

reservoir_encode — CONNGRAPH reservoir op

用法