states_layer_dimension — CONNGRAPH `dimension` op

• 데이터 종류: matrix × labels → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.states_layer_dimension(X: 'Any', labels: 'Any') -> 'dict[str, np.ndarray]'(구현을 직접 호출하려면 import conngraph; conngraph.states_layer_dimension(X: 'Any', labels: 'Any') -> 'dict[str, np.ndarray]', 원장에서 가져오려면 opsconngraph.get("states_layer_dimension"))

사용법

층별 실효 차원의 표: 열 layer / n / participation_ratio / ratio(= PR / n).

X = graph_layer_propagate 의 반환 (N, n), labels = 노드의 층 id. "뇌 → 목 → 복수 → 근육"에서차원이 어디서 떨어지는지(움직임의 양자화)를 1 개의 수식으로 읽는다.

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_connectome_motor_bottleneck — py -3.11 examples/poc_connectome_motor_bottleneck.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(`dimension`)

graph_block_shuffle · graph_layer_propagate · states_participation_ratio

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

states_layer_dimension — CONNGRAPH dimension op

사용법