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 …

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 …

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 …

Mar 2, 2022 · Inductive type 和 coinductive type 都在某种意义上是 well-founded 的。 如果你去查了 inductive type 被称为 well-founded 的原因的话就会知道——两边的消除都是『所有子树都 …

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 …

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… …

Sep 14, 2025 · 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 …

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这个简单的方法进行着色，我们会得到以下的结果。 我们会把12 …

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 …

来简单说说我是 如何给高中生形象地解释“正诱导效应” （positive inductive effect）的，这部分的知识点出现在一些国际高中的课程中，属于大学预科课程（如英国A-LEVEL）的一部分。