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- 生成扩散模型 - 知乎
0 引言 上一篇文章 [1]介绍了归纳矩匹配（Inductive Moment Matching），其利用分布匹配的思想，对一致性模型（Consistency Models）进行了合理延拓。
- 如何理解 inductive learning 与 transductive learning? - 知乎
Inductive learning对应于 meta-learning (元学习)，要求从诸多给定的任务和数据中学习通用的模式，迁移到未知的任务和数据上。 Transductive learning对应于 domain adaptation (领域自适应)，给定训练的数据包含了目标域数据，要求训练一个对目标域数据有最小误差的模型。
- 什么是归纳偏置（inductive bias）？ - 知乎
归纳偏置说白了就是算法的"偏见"——面对新数据时，它倾向于做什么假设。这个概念很关键，比如说前几年的ViT和CNN之争，直接决定了为什么CNN和ViT在不同场景下表现差这么多。 什么是归纳偏置 机器学习模型本质上是在做模式匹配，但训练数据永远是有限的。归纳偏置就是模型的"先入为主"，帮它
- 知乎 - 有问题，就会有答案
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视
- 诱导效应 - 知乎
简介 所谓诱导效应（Inductive effect）即是由于电负性的不同，导致一个分子里面的不同的化学键产生极化的一种沿着化学键传递的静电作用。 概念拆分 首先是电负性，所谓电负性，就是一个原子对它自己电子的束缚能力，这个数值越大，在与其他原子成键的过程中，价电子就越偏向它。 形象的比喻
- Hammour Yue - 知乎
0 引言 上一篇文章 [1]介绍了归纳矩匹配（Inductive Moment Matching），其利用分布匹配的思想，对一致性模型（Consistency Models）进行了合理延拓。
- Coq中的Inductive简单学习分享 - 知乎
在Coq中Inductive是可以理解为公理般的存在，是之后进行形式化描述的基础与根源，它一般由三部分构成：归纳的类型名，归纳的类型和构造子。 【详见 reference manual 1 3 3】 1）归纳的类型名称：顾名思义就是要新定义的这个类型名；
- 到底什么是Inductive Bias，可否举个例子？ - 知乎
其实代表一种假设 个人理解为模型或训练数据在推断新结论时所具有的一种偏见，指的是机器学习模型对新数据的假设。它可以是模型结构的偏见，也可以是训练数据的偏见。例如， 深度神经网络 的 Inductive Bias 可以是它偏向于通过多层结构来拟合数据，而训练数据的Inductive Bias则可以是它偏向于拟
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