归纳学习(Inductive Learning):顾名思义,就是从已有训练数据中归纳出模式来,应用于新的测试数据和任务。我们常用的机器学习模式就是归纳学习。 直推学习(Transductive Learning):也叫转导学习,指的是由当前学习的知识直接推广到指定的部分数据上。即用于训练的数据包含了测试数据,学习过程是作用在这个固定的数据上的,...
Inductive learning is the same as what we commonly know as traditional supervised learning. We build and train a machine learning model based on a labelled training dataset we already have. Then we use this trained model to predict the labels of a testing dataset which we have never encountered...
在图神经网络的具体实现中，inductive learning如GraphSAGE，会限制训练时只使用训练样本间的边，不涉及测试样本，这使得模型能在未知节点上生成嵌入。而transductive学习则打破了这种限制，允许模型在训练过程中利用所有节点的信息。总结来说，inductive learning和transductive learning的区别在于数据的使用方式和任...
Inductive Learning 是一种“归纳式”学习方法，其核心在于，通过已有的知识，模型能够进行“迁移”以解决未知数据的预测问题。换句话说，测试数据对于模型来说是全新的，模型必须能够将现有信息应用到这些从未见过的数据上。相比之下，Transductive Learning 被称为“直推式”学习，意味着在训练过程中，模型...
Inductive learning is one of the most widely studied methods in symbolic learning. Given a series of known positive examples and counterexamples about a concept, the task is to generalize a general concept description. Inductive learning can acquire new concepts, create new rules, and discover new...
Transductive Unbiased Embedding for Zero-Shot Learning Summary PRO ubias term: 在Loss添加一个针对未知类的loss, 部分抑制了zero shot天生倾向于带label数据的问题 巧妙的数据利用,虽然target dataset没有用label(图片文字对应关系),但是用了label的文字embedding 对CNN... ...
Inductive learning 是从特定任务到一般任务的学习,实际上,我们传统的supervised learning都可以理解为是Inductive learning的范畴:基于训练集,我们构建并训练模型,而后将其应用于测试集的预测任务中,训练集与测试集之间是相斥的,即测试集中的任何信息是没有...
理解inductive learning与transductive learning的关键在于区分训练集与测试集的使用方式。在一般学习问题中，我们以训练集为基础，目标是学习如何预测未知的测试集。训练集包括已标记数据，而测试集则是未标记的，且通常不会出现在训练集中。这就是inductive learning的基本概念。在半监督学习的场景中，我们面临...
直推学习(Transductive Learning)事先观察了所有数据,包括训练和测试数据集。 我们从已经观察到的训练数据集中学习,然后预测测试数据集的标签。 即使我们不知道测试数据集的标签,我们也可以在学习过程中利用这些数据中存在的模式和附加信息。 归纳学习(Inductive Learning)观察的数据不包括测试集。
Inductive learning (归纳式学习)。归纳是从已观测到的数据到一般数据的推理，归纳学习即我们平时所说的监督学习，使用带有标签的数据进行模型训练，然后使用训练好的模型预测测试集数据的标签，训练集数据不包含测试集数据。Transductive learning (直推式学习)。直推是从观测到的特定数据到特定数据的推理。...