fullseye

states_layer_dimension — CONNGRAPH dimension op

• データ種: matrix × labels → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.states_layer_dimension(X: 'Any', labels: 'Any') -> 'dict[str, np.ndarray]' (実装を直接呼ぶなら import conngraph; conngraph.states_layer_dimension(X: 'Any', labels: 'Any') -> 'dict[str, np.ndarray]'、台帳から引くなら opsconngraph.get("states_layer_dimension"))

使い方

層ごとの実効次元の表: 列 layer / n / participation_ratio / ratio(= PR / n)。

X = graph_layer_propagate の返り (N, n)、labels = ノードの層 id。「脳 → 首 → 腹髄 → 筋」で 次元がどこで落ちるか(動きの量子化)を 1 つの数式で読む。

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(table を入力に取れる)

—

同カテゴリ(dimension)

graph_block_shuffle · graph_layer_propagate · states_participation_ratio

---

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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