Never Give Up

今天看到一只白白胖胖的鸟很可爱，想画下来，但是画工实在太差劲了，有没有方法将现实3D图形直接渲染成3D动画

该实验设置旨在全面评估 GNN 模型在拓扑结构感知和泛化能力上的表现。通过使用多种数据集、任务类型和模型对比，研究如何通过设计 GNN 架构和训练策略来提高其对图的结构感知和在不同任务上的泛化表现。

泛化任务：就像你学会了做一种汉堡，然后被要求在另外一家餐馆做同样的汉堡，只是食材稍微不同，你仍然可以用之前的经验轻松应对。外推任务：就像你学会了做汉堡之后，突然被要求做寿司，这完全是不同的食物，你需要从汉堡的经验中推测出如何做好寿司。因此，泛化任务是在已知的领域内进行预测，而外推任务则是在未知或更极端的情境中进行推测。

外推任务的本质在于，模型必须在“未见过的数据分布”中进行预测。这与我们日常所熟悉的学习模式不同，通常情况下，人们会依赖已有的经验解决类似的任务（这是插值任务，即训练数据和测试数据分布相似）。但在外推任务中，测试数据的分布范围远远超出训练数据的范围，因此，模型的挑战是在“未知”领域中作出合理的推断。形象地看，外推任务就像是让一个人根据有限的经验去面对未知的更广阔世界，这个世界可能比他见过的更复杂或更极端。模型能否成功外推，取决于它是否真正理解了数据中的规律，而不仅仅是记住了训练数据。

实验设计是为了分析这些模型在训练数据的分布范围之外进行推断时的能力。总结来说，论文的实验通过设计不同的任务，严格控制训练和测试数据的分布差异，比较了不同神经网络在外推问题上的表现，并揭示了前馈神经网络和图神经网络在外推能力上的异同。

然而，突然有一天，一个顾客想点一种你从来没做过的面包，这种面包完全不在你之前的配方范围内。顾客要求的是一个完全新的风味组合，比如加了奇异果和巧克力的面包，而你之前从未尝试过这些食材的搭配。假设你在一个小镇上开了一家面包店，所有的面包都是根据你以往学到的配方制作的。当模型生成了或遇到了从来没有见过的、完全不符合之前训练数据特征的样本或情况时，就相当于在超出训练数据分布范围的情况下做出决策或生成结果。简单来说，这意味着模型生成的结果与它所学到的知识差异很大，类似于"创作出全新、不同风格的作品"。

外推（Extrapolation）**都是机器学习中处理新数据的一种方式，但它们的定义、应用场景和挑战有所不同。让我们来对比两者并探讨它们的关系。：迁移学习中的一些策略（如预训练、元学习）可以帮助提升模型的外推能力，特别是在目标任务和源任务数据分布差异较大的情况下。：外推更难实现，因为它要求模型在没有明确经验的输入上做出准确的推测，而迁移学习则依赖于在源任务中积累的知识。虽然看起来是两个不同的概念，但在某些情况下它们可以相互关联，甚至可以互为补充。**迁移学习（Transfer Learning）

关于的研究一直是机器学习、深度学习和统计学等领域的重要课题。模型的外推能力（extrapolation ability）指的是模型在训练数据之外的区域对新数据的预测能力。外推是相对于插值（interpolation）而言的，插值是指在训练数据范围内的预测，而外推则是对未见过的数据进行预测，特别是超出训练数据范围的情况。

尽管在实现上存在差异，但两者都展示了自动化生成和优化复杂系统的潜力，并在各自领域中广泛应用。

确定需要解决的编译原理问题，如词法分析器、语法分析器、代码优化器等。

这种相似性使得GP在程序自动生成和优化领域具有一定的借鉴意义，而编译原理中的许多技术和思想也可以应用于GP系统的设计和实现。