“所有苹果都是可食用的”感觉既不是判别模型，也不是一般的联结模型。

渐构理论
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”所有苹果都是可食用的“感觉是一种特别的模型

首先他肯定不是判别模型，判别模型的学习结果是两个概念，一个是“此概念”，一个是“非此概念”，”所有苹果都是可食用的“这句话如果是在学习[可食用]的判别模型，那输出根本就没有非此概念——不可食用，不会出现一个苹果是不可食用的。如果是在学习[苹果]的判别模型，“可食用”这三个字的存在就没有意义了。

那他属于联结模型吗，
以”光的反射定律“为例，输入空间是[入射角]的下层（也可以分为两个输入，输入1.入射光线位置，输入2反射面位置），输出空间是[反射角]的下层，输入空间和输出空间的关系是：[入射角]的下层等于[反射角]的下层，这是一个联结模型

而”所有苹果都是可食用的“这句话，如果当成联结模型来看，输入空间是[苹果]输出空间竟然全是“可食用”，[可食用]作为一个概念，他的下层应该是蔬菜、肉类和水果等，但是”所有苹果都是可食用的“这句话，输出的是[可食用]这个概念的上层。在”光的反射定律“这一例子当中，输出的是[反射角]的下层对象，是数值，0度到90度都可以，而不是输出[反射角]的上层，[反射角]或[非反射角]。

归根结底是因为作为输出空间的[可食用]的下层就包括了输入空间的 [苹果]的上层。
但是[反射角]这个概念的下层是不包括[入射角]这个概念的上层的。

如果联结模型意味着两个概念之间的关系，那么我觉得”所有苹果都是可食用的“是一种特别的联结模型，一般的联结模型输出的是输出概念的下层，特别的联结模型输出的是概念的上层。

但问题在于这个“所有概念X都是概念Y”的模型该怎么学习？

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但这里有一个问题“概念X属于概念Y不就是属于吗，为什么还需要学习概念X和概念Y的关系？”这是因为我们在学习时，概念X和概念Y对于我们而言都是陌生的概念，从两个概念的内涵上可能根本看不出从属关系。

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哥，你这个帖子给我看力竭了，问题套着问题，你到底要问啥，能不能用一句话清晰的描述你的问题。

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哎，其实我也很难描述清楚我想问什么，我只是觉得”所有概念X都是概念Y“这个模型既不是判别模型”概念Z“也不是联结某型”概念A关系B概念C“
所有概念X都是概念Y：所有苹果都是可食用的
判别模型”概念Z“：苹果
联结某型”概念A关系B概念C“：光线的入射角等于反射角

也许我只是想知道他到底是什么
纵观所有联结模型的例子
「牛顿万有引力」定律——F=Gm1m2/r^2
知识它属于是从「两个物体的质量和距离」，去推测「它们之间的引力」
输出结果是「它们之间的引力」这个概念下层的某个对象，而不是这个概念上层的 「它们之间的引力」，还是「 不是它们之间的引力」
「光的反射定律」——反射光线与入射光线与法线在同一平面上；反射光线和入射光线分居在法线的两侧；反射角等于入射角。
知识它属于是从[入射角（也可以是入射光线和反射面）]，来推测[反射角]
输出结果是[反射角]这个概念下层的某个对象，而不是这个概念上层的「反射角」，还是 「不是反射角」

但是

所有苹果都是可食用的

输出的结果全是 可食用，[可食用]这个概念的下层是蔬菜、肉类或者水果之类的东西。[可食用]是上层的概念.
因为[所有苹果都是可食用的]的输出结果是上层概念，其他联结模型输出的是下层对象，所以说很特别，我就想知道这是否也是一种联结模型，只不过他输出上层而已。他用什么方式学？

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这个其实是原文写错了，输出空间应该是可食用和不可食用。
但理论上这样的模型是可以存在的，只不过不能预测任何东西，所以我们不称之为知识。
如果学过编程，就好像写了一个没有副作用的function，但是返回结果写死true。

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也就是说：苹果是可食用的，这个知识理论上的输出空间是，可食用或者不可食用，只是实际上输出的结果只有可食用对吗。

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实际上也是可食用和不可食用，只不过举的例子都是可食用的

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”所有苹果都是可食用的“，这句话好像不存在例子可以得到“不可食用”这一输出吧。如果你输入的“不是苹果”，那么得到的输出是“非苹果”，如果你输入的是“苹果”，得到的是“可食用”。
如果你想说“有的苹果是不可食用的”，所以存在输入是“苹果”但输出是“不可食用的”的例子，但“有的苹果是不可食用的”和“所有苹果都是可食用的”是两句不同的话。

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不是这个意思，输出空间是[可食用，不可食用]，你找不到不可食用的苹果不等于输出空间变成[可食用]了

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等一下，我现在有点混乱了，我重新整理一下我们目前交流的情况
我说：
苹果是可食用的，这个知识理论上的输出空间是，可食用或者不可食用，只是实际上输出的结果只有可食用对吗？
你说：实际上也是可食用和不可食用，只不过举的例子都是可食用的。
我个人觉得你这句话说的是：实际输出空间也是可食用和不可食用，只不过举的例子都是可食用的，所以输出的都是[可食用]，但也存在例子可以输出[不可食用]

我说：”所有苹果都是可食用的“，这句话好像不存在例子可以得到“不可食用”这一输出吧。如果你输入的“不是苹果”，那么得到的输出是“非苹果”，如果你输入的是“苹果”，得到的是“可食用”。
如果你想说“有的苹果是不可食用的”，所以存在输入是“苹果”但输出是“不可食用的”的例子，但“有的苹果是不可食用的”和“所有苹果都是可食用的”是两句不同的话。
你说：不是这个意思，输出空间是[可食用，不可食用]，你找不到不可食用的苹果不等于输出空间变成[可食用]了
我不太理解这个回复：
你是说理论输出空间是[可食用，不可食用],找不到不可食用的苹果不等于实际输出空间变成[可食用]了。
如果是这样的理解我就懂了，但如果是
1.实际输出空间是[可食用，不可食用],找不到不可食用的苹果不等于实际输出空间变成[可食用]了。
2.理论输出空间是[可食用，不可食用],找不到不可食用的苹果不等于理论输出空间变成[可食用]了。
我就不太明白了，你能在详细阐述下你的意思吗？我对这个问题还是很感兴趣的。

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应该是“理论”和“实际”这俩词搞出歧义来了，不存在理论输出空间和实际输出空间的分法。
我想说的就是→输出空间是[可食用，不可食用],找不到不可食用的苹果不等于输出空间变成[可食用]了。

输出空间和输出有点类似与数学中的培域和值域的关系。

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好的，那我大概该能理解你说的了，确实是数学中的培域和值域间的关系，当时老师在信息预测那节中提过这个，但当时没听懂，现在大概该能理解了。其实我比较希望老师能多讲讲”所有概念X属于概念Y“的模型，因为这个模型讲的少他输出的是上层的概念，讲得多的联结模型多是输出的下层的对象，所以我感觉这个模型满陌生的，”苹果“是概念不假，但我不大清楚”“苹果”和“可食用”之间是不是两个概念间的关系，是判别模型、是联结模型还是单独看待。

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是联结模型还是判别模型，取决于你对这句话理解的输入输出是什么样的。

  1. [所有苹果] → [可食用，不可食用]，那么这是个联结模型。
  2. [所有苹果] → [可食用的苹果，非可食用的苹果]，那么这是个判别模型，相当于把苹果分为可
  3. [某一个苹果]->[可食用]，这样又变成了对象间关系了。
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感觉第2句话说法有误，判别模型的学习本质是学习两个概念，一个是此概念，非此概念，所以下层对象层中正例（可食用的苹果）和反例（不可食用的苹果）都要有，但是“所有苹果都是可食用的”这句话中找不到哪怕一个不可食用的苹果，没有反例，因此应该不是判别模型。
我觉得就“所有苹果都是可食用的”这句话而言，三种说法还是1.看来比较合理

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取决于是如何理解这句话的，你只是选取了第一种理解

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第一句话对应的是“所有苹果都是可食用的”
第二句话对应的是“有苹果是可食用的”
第三句话对应的是“这个苹果是可食用的”

句子决定了理解的方向