reservoir op• 데이터 종류: conn_graph → conn_graph
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.reservoir_from_graph(W: 'Any', rho: 'float' = 0.9) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import conngraph; conngraph.reservoir_from_graph(W: 'Any', rho: 'float' = 0.9) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsconngraph.get("reservoir_from_graph"))
W를 스펙트럼 반경이 rho가 되도록 상수배한 conn_graph(echo state의 전처리). 반경 0은 거부한다.
• 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.
• poc_larval_connectome_reservoir — py -3.11 examples/poc_larval_connectome_reservoir.py
• poc_malecns_activity_wave — py -3.11 examples/poc_malecns_activity_wave.py
conn_graph 를 입력으로 받는 것)graph_degree_preserving_shuffle · graph_binarize · graph_degree_table · graph_clustering_coefficient · graph_betweenness · graph_laplacian_spectrum · graph_spectral_radius · graph_components
reservoir)reservoir_states · reservoir_encode · ridge_readout · ridge_predict
*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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