歸納權值英文解釋翻譯、歸納權值的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 induction weight

conclude; induce; sum up
【計】 inductionmotor
【經】 absorption

authority; power; right; tentatively
【化】 weight

cost; value; happen to; on duty
【醫】 number; titer; titre; value

在電子工程與機器學習領域，"歸納權值"（inductive weights）指通過歸納推理方法确定的神經網絡參數集合，主要用于建立輸入特征與輸出結果之間的動态映射關系。其核心功能體現在特征重要性的量化表征和模型泛化能力的控制機制兩個方面。

該概念在以下三類場景具有特殊應用價值：

自適應濾波系統：在噪聲消除算法中，權值矩陣通過遞歸最小二乘法實現實時更新，形成動态反饋環路（來源：IEEE Transactions on Signal Processing）
模式識别網絡：卷積神經網絡的濾波器權值通過反向傳播算法歸納得出，構成圖像特征的空間分布表征（來源：MIT Press出版的《Deep Learning》）
認知計算模型：受腦神經科學啟發的脈沖神經網絡，采用赫布學習規則實現權值調整，模拟生物神經突觸的可塑性（來源：Nature Neuroscience期刊）

與演繹推理權值不同，歸納權值的确定依賴經驗數據的統計規律而非先驗理論框架。這種特性使其在非确定性系統建模中展現出獨特優勢，但同時也帶來過拟合風險，需要通過正則化技術進行約束。當前研究熱點集中在量子計算環境下的權值演化算法優化，相關進展可參考arXiv預印本平台的最新量子機器學習論文。

權值的概念在不同領域中有不同内涵，以下是基于多領域視角的歸納解釋：

加權計算核心
權值指加權平均數中各元素的頻數或重要性系數。例如計算學生成績時，期末考試權值為0.6，平時成績權值為0.4，反映不同考核的重要性差異。
位權概念
在進制系統中，位權表示某數位的單位量值。例如十進制第3位的位權為： $$ 10^{3-1} = 100 $$ 二進制第2位的位權則為： $$ 2^{2-1} = 2 $$ （來源：）

權值的本質是量化指标的重要性或代價，其具體含義需結合應用場景：

如需了解特定領域更詳細的計算方法，可參考相關專業文獻或權威教材。