问题描述
你好。 虽然我在理论上知道转导和归纳之间的区别，但我无法弄清楚它们在 GNN（例如 GCN）中实现的区别是什么。使用 GraphSage，我们将先前隐藏层节点的节点与当前节点聚合。这将尝试实现我们可以预测新点头的权重矩阵。 Transductive GCN 学习嵌入并进行聚合，但对于新节点，它将无法预测（？） 并且必须重新训练模型来预测它。我的问题是在实现上有什么区别？
我读过的参考资料：
https://arxiv.org/pdf/1706.02216.pdf
https://arxiv.org/pdf/1609.02907.pdf
谢谢。
解决方法
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