reservoir_states — CONNGRAPH `reservoir` op

• 데이터 종류: conn_graph × matrix → matrix

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.reservoir_states(W: 'Any', U: 'Any', in_scale: 'float' = 1.0, leak: 'float' = 1.0, nonlinearity: 'str' = 'tanh', seed: 'int' = 0, washout: 'int' = 0, W_in: 'Any' = None) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import conngraph; conngraph.reservoir_states(W: 'Any', U: 'Any', in_scale: 'float' = 1.0, leak: 'float' = 1.0, nonlinearity: 'str' = 'tanh', seed: 'int' = 0, washout: 'int' = 0, W_in: 'Any' = None) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsconngraph.get("reservoir_states"))

사용법

reservoir의 상태 열: x_{t+1} = (1−leak) x_t + leak · f(Wᵀ x_t + W_in u_t). 반환은 (T − washout, n).

U 는 (T, d) 의 입력열(1-D 는 (T, 1)). W_in 은 seed 로 정해지는 균일 (−in_scale, in_scale) 의 (n, d) 행렬. nonlinearity 는 tanh / linear. x_0 = 0 에서 시작하여, 각 스텝의 갱신 후의상태를 나열한다. washout 행을 앞에서부터 버린다(T 이상은 거부).

W_in 을 넘기면 난수 대신 그 (n, d) 행렬을 쓴다(in_scale / seed 는 무시) —— 정해진 노드군에 자극을 넣는(열 = 자극하는 노드의 지시자) 것은 이쪽.

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_malecns_activity_wave — py -3.11 examples/poc_malecns_activity_wave.py

• poc_microns_brain_wave — py -3.11 examples/poc_microns_brain_wave.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`matrix` 를 입력으로 받는 것)

reservoir_encode · 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_encode · ridge_readout · ridge_predict

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

reservoir_states — CONNGRAPH reservoir op

사용법