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Bookmark or Share- 如何理解 inductive learning 与 transductive learning? - 知乎Inductive learning，翻译成中文可以叫做“归纳式学习”，顾名思义，就是从已有数据中归纳出模式来，应用于新的数据和任务。我们常用的机器学习模式，就是这样的：根据已有数据，学习分类器，然后应用于新的数据或任务。
- 为什么GAT能够实现Inductive learning，而GCN不行？ - 知乎谢邀. “Inductive learning”意为归纳学习，“Transductive learning”意为直推学习。两者的区别就体现在你所说的对于unseen node的处理。 unseen node指测试集出现了训练集未学习过的节点，即图结构（拉普拉斯矩阵）发生了变化。
- 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 ...
- Inductive 和 Coinductive type的理论基础是什么？ - 知乎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『所有子树都带根的树』（别看我在 pase 上提了 这个问题 ，我其实也知道一些的）。
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