NeuroScript標準ライブラリカタログ

利用可能なプリミティブ (ライブ)

!grep -A1 'self\.register(' src/stdlib_registry.rs | grep '"' | sed 's/.*"\([^"]*\)".*/\1/' | sort

コンポジットライブラリニューロン (ライブ)

!for f in stdlib/FFN.ns stdlib/Residual.ns stdlib/MultiHeadAttention.ns stdlib/TransformerBlock.ns stdlib/TransformerStack.ns stdlib/MetaNeurons.ns; do [ -f "$f" ] && echo "=== $f ===" && ./target/release/neuroscript list "$f" 2>/dev/null; done

カテゴリインデックス

決定木: どのニューロンを使う?

特徴を変換したい? → Linear(in_dim, out_dim) 非線形性が必要? → GELU() (デフォルト)、ReLU() (レガシー)、SiLU() (最新) 正規化が必要? → LayerNorm(dim) (トランスフォーマー)、RMSNorm(dim) (効率的)、BatchNorm(dim) (CNN) 残差接続が必要? → in -> (main, skip) + 処理 + Add() (暗黙的フォーク) N方向分割が必要? → in -> (a, b, c, ...) (暗黙的フォーク — 任意数の出力) 連結が必要? → Concat(dim=-1) — 名前付きポート経由で2つの入力を受け取る 注意機構が必要? → MultiHeadSelfAttention(d_model, heads) (完全版) または ScaledDotProductAttention(d_k) から構成 畳み込みが必要? → Conv2d(in_ch, out_ch, kernel) (標準)、SeparableConv(...) (効率的) 位置情報が必要? → PositionalEncoding(seq, dim) (正弦波)、RotaryEmbedding(dim, seq) (最新)

標準ライブラリコンポジット

stdlib/ ディレクトリは、プリミティブから構成された高度なニューロンを提供します:

• FFN.ns — フィードフォワードネットワーク: FFN(dim, expansion)、FFNWithHidden(in, hidden, out)
• TransformerBlock.ns — SimpleTransformerBlock(dim)、TransformerBlock(dim, heads, d_ff)
• TransformerStack.ns — TransformerStack2(d, heads, d_ff)、SequentialTransformer(d, heads, d_ff)
• MetaNeurons.ns — ParallelFFN(dim) およびルーティングパターン

完全なシグネチャについては references/primitives-by-category.md を参照してください。 標準ライブラリニューロンの詳細については references/composite-library.md を参照してください。 impl参照がPythonにどのようにマッピングされるかについては references/impl-format.md を参照してください。