states_layer_dimension — CONNGRAPH `dimension` op

• 数据种类:matrix × labels → table

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.states_layer_dimension(X: 'Any', labels: 'Any') -> 'dict[str, np.ndarray]'(要直接调用实现,import conngraph; conngraph.states_layer_dimension(X: 'Any', labels: 'Any') -> 'dict[str, np.ndarray]';从台账取用则 opsconngraph.get("states_layer_dimension"))

用法

每层有效维数的表：列 layer / n / participation_ratio / ratio(= PR / n)。

X = graph_layer_propagate 返回的 (N, n),labels = 节点的层 id。用 1 个公式读出在“脑 → 颈 → 腹髓 → 肌肉”中维度在哪里下降(动作的量化)。

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_connectome_motor_bottleneck — py -3.11 examples/poc_connectome_motor_bottleneck.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `table` 作为输入)

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同类别(`dimension`)

graph_block_shuffle · graph_layer_propagate · states_participation_ratio

*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)。*

states_layer_dimension — CONNGRAPH dimension op

用法