fullseye

graph_block_shuffle — CONNGRAPH dimension op

• データ種: conn_graph × labels → conn_graph
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_block_shuffle(W: 'Any', labels: 'Any', seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray' (実装を直接呼ぶなら import conngraph; conngraph.graph_block_shuffle(W: 'Any', labels: 'Any', seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら opsconngraph.get("graph_block_shuffle"))

使い方

層(ラベル)のブロックごとに送り手を混ぜた対照の conn_graph: 各受け手が受ける重みの多重集合と 層間の総結線量は保ったまま、「誰から」だけを壊す。

graph_degree_preserving_shuffle が全体の次数列を保つのに対し、こちらは層構造を保つ(脳 → 首 → 腹髄 → 筋 のブロックは動かさず、ブロックの中で行を並べ替える)。層の大きさと収束(fan-in)の効果を残して 「配線の特異性」だけを消した対照として使う。同じ seed で再現。

詳しい使い方ガイド

• conngraph ファミリ ガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_connectome_motor_bottleneck — py -3.11 examples/poc_connectome_motor_bottleneck.py

型が繋がる次の op(conn_graph を入力に取れる)

graph_degree_preserving_shuffle · graph_binarize · graph_degree_table · graph_clustering_coefficient · graph_betweenness · graph_laplacian_spectrum · graph_spectral_radius · graph_components

同カテゴリ(dimension)

graph_layer_propagate · states_participation_ratio · states_layer_dimension

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Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。

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