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- 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。
- Inductive 和 Coinductive type的理论基础是什么？ - 知乎
Inductive 和 Coinductive type的理论基础是什么？ 一般为了方便程序员使用，人们往往会向一个基础理论T中添加递归类型，也可能是用语法糖模拟递归类型。 我知道的大致有两种方法添加：一种是外部的：定义递归类… 显示全部 关注者 43
- 为什么Graphsage是inductive的，而GCN不是？ - 知乎
Inductive learning 和 Transductive learning区别 在网上搜了一下 Inductive learning 和 Transductive learning 的区别，总结一下就是： Inductive learning 中文意为归纳式学习，它在训练过程中只在训练集上训练，完全不知道测试集的数据内容，模型训练完毕后，将其应用到测试集上
- 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
- 为什么GAT能够实现Inductive learning，而GCN不行？ - 知乎
GAT的这种特性使其在理论上更适合于inductive learning。 GAT的设计使其天然适合inductive learning。 GCN 虽然依赖于固定的图结构，但通过适当的修改（如图池化技术或灵活的节点特征表示），它也可以在一定程度上处理新的图结构，从而进行inductive learning。
- 为什么GAT能够实现Inductive learning，而GCN不行？ - 知乎
为什么GAT能够实现Inductive learning，而GCN不行？ 最近在学习图神经网络，请问 1。 所谓inductive learning在test时可以有“unseen”的节点具体意思是什么？ 比如说有10个节点的图… 显示全部 关注者 188 被浏览
- 为什么GCN是Transductive的? - 知乎
Inductive学习指的是训练出来的模型可以适配节点已经变化的测试集，但GCN由于卷积的训练过程涉及到邻接矩阵、度矩阵（可理解为拉普拉斯矩阵），节点一旦变化，拉普拉斯矩阵随之变化，也就是你说的需要“重新计算前面的归一化矩阵”，然后重新训练模型，不能“活学活用”，所以是Transductive的
- 逻辑学中演绎 (deductive)与推理 (inferential)有什么区别和联系？ - 知乎
1 先看定义 演绎论证：必然来自前提-如果前提是正确的，那么结论是正确的。 Deductive Argument: necessarily follows from the premises - if the premises are true, the conclusion is true 归纳论证：前提在一定程度上支持结论 Inductive argument: conclusion is supported, to a greater degree or lesser degree, by the premises
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