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 …
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 …
如何理解 inductive learning 与 transductive learning? - 知乎
如果是Inductive learning，我们在只知道ABCD的颜色的情况下，训练一个模型，推及到其他点。比如我们用nearest neighbor这个简单的 ...
英语中的inductive argument 和deductive argument 怎么区分？
演绎推理（英语：Deductive Reasoning）在传统的亚里士多德逻辑中是「结论，可从叫做‘前提’的已知事实，‘必然地’得出的推理」。如果前提为真，则结论必然为真。这区别于溯因推理和归纳推理：它们 …
知乎 - 有问题，就会有答案
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 premise
Inductive 和 Coinductive type的理论基础是什么？ - 知乎
Mar 2, 2022 · 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 …
为什么GAT能够实现Inductive learning，而GCN不行？
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 …
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 …
有机化学学习笔记——电子效应：诱导效应与共轭效应
英文是inductive effect。 我觉得这个名词翻译是能够很清楚地解释这个现象。 诱导效应，因分子中原子或者基团的极性（电负性）不同而引起成键电子云沿着原子链向某一方向移动的效应称为诱导效应， …
为什么Graphsage是inductive的，而GCN不是？ - 知乎
现在勉强理解了，不过新的问题又来了，上面那个源码中为什么 Inductive learning 只能用于图级别的任务？ 查阅了很多资料，我怀疑是源码的问题，理论上 Inductive learning 不一定只能用于图级别的任 …