reservoir_states — CONNGRAPH `reservoir` op

• 数据种类:conn_graph × matrix → matrix

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

用法

reservoir 的状态序列：x_{t+1} = (1−leak) x_t + leak · f(Wᵀ x_t + W_in u_t)。返回 (T − washout, n)。

U 是 (T, d) 的输入序列(1-D 视为 (T, 1))。W_in 是由 seed 决定、均匀分布于 (−in_scale, in_scale) 的 (n, d) 矩阵。nonlinearity 为 tanh / linear。从 x_0 = 0 开始,把每一步更新后的状态排列起来。从开头丢弃 washout 行(T 以上则拒绝)。

传入 W_in 时,用该 (n, d) 矩阵代替随机数(忽略 in_scale / seed)—— 要向固定的一组节点施加刺激(列 = 受刺激节点的指示向量)时用这个。

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_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

类型可衔接的下一个算子(可接受 `matrix` 作为输入)

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

同类别(`reservoir`)

reservoir_from_graph · reservoir_encode · ridge_readout · ridge_predict

*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)。*

reservoir_states — CONNGRAPH reservoir op

用法