关于机器学习和行为识别的资料,请见我的下面两个仓库:
- 迁移学习简介 Introduction to transfer learning
- 迁移学习的综述文章 Survey papers for transfer learning
- Matlab和Python代码 Available codes
- 迁移学习代表性研究学者 Scholars
- 迁移学习相关的硕博士论文 Thesis
- Domain adaptation相关的文章 Domain adaptation articles
- 代表方法及文章解读 Popular methods and my explanations
- 迁移学习用于行为识别的文章总结 Transfer learningfor activity recognition
- 常用数据集 Datasets
- Contributing
台湾大学李宏毅的视频讲解,非常不错:https://www.youtube.com/watch?v=qD6iD4TFsdQ
一些迁移学习的综述文章,中文英文都有。
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其中,最具代表性的综述是A survey on transfer learning,对迁移学习进行了比较权威的定义。
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最新的综述是Cross-dataset recognition: a survey,目前刚发在arXiv上,作者是澳大利亚卧龙岗大学的在读博士生,迁移学习领域做的不错。
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来自香港科技大学Qiang Yang老师团队的最新综述A survey on multi-task learning
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还有一篇较新的综述是A survey of transfer learning,写于2015-2016年。其中交代了一些比较经典的如同构、异构等学习方法代表性文章。包括了很多方法介绍,值得一看。
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此外,还包括迁移学习应用于行为识别、迁移学习与增强学习结合等。
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关于多个源域进行迁移的综述、视觉domain adaptation综述也十分有用。
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中文方面,迁移学习研究进展是一篇不错的中文综述。
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关于迁移学习的理论方面,有三篇连贯式的理论分析文章连续发表在NIPS和Machine Learning上:理论分析
请见这里
- Qiang Yang:中文名杨强。香港科技大学计算机系主任,教授,大数据中心主任。迁移学习领域世界性专家。IEEE/AAAI/IAPR/AAAS fellow。[Google scholar]
- Sinno Jialin Pan:杨强的学生,香港科技大学博士,现任新加坡南阳理工大学助理教授。迁移学习领域代表性综述A survey on transfer learning的第一作者(Qiang Yang是二作)。[Google scholar]
- Wenyuan Dai:中文名戴文渊,上海交通大学硕士,现任第四范式人工智能创业公司CEO。迁移学习领域著名的牛人,每篇论文引用量巨大,在顶级会议上发表多篇高水平文章。
- Fuzhen Zhuang:中文名庄福振,中科院计算所博士,现任中科院计算所副研究员。[Google scholar]
- Mingsheng Long:中文名龙明盛,清华大学博士,现任清华大学助理研究员。[Google scholar]
- Lixin Duan:中文名段立新,新加坡南阳理工大学博士,现就职于亚马逊。
硕博士论文可以让我们很快地对迁移学习的相关领域做一些了解,同时,也能很快地了解概括相关研究者的工作。其中,比较有名的有
等的博士论文都是关于迁移学习的。中文方面,
其他的文章,请见完整版。
Domain adaptation是迁移学习领域比较热的研究方向,在这里整理了一些经典的文章和说明:Domain adaptation
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迁移成分分析方法(Transfer component analysis, TCA)
- Domain adaptation via tranfer component analysis
- 发表在IEEE Trans. Neural Network期刊上(现改名为IEEE trans. Neural Network and Learning System),前作会议文章发在AAAI-09上
- 我的解读
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联合分布适配方法(joint distribution adaptation,JDA)
- Transfer Feature Learning with Joint Distribution Adaptation
- 发表在2013年的ICCV上
- 我的解读
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测地线流式核方法(Geodesic flow kernel, GFK)
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领域不变性迁移核学习(Transfer Kernel Learning, TKL)
- Domain invariant transfer kernel learning
- 发表在IEEE Trans. Knowledge and Data Engineering期刊上
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深度适配网络(Deep Adaptation Network, DAN)
- 发表在ICML-15上:learning transferable features with deep adaptation networks
- 我的解读
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深度联合适配网络(Joint Adaptation Network, JAN)
- Deep Transfer Learning with Joint Adaptation Networks
- 发表在ICML 2017上,作者也是龙明盛
- 延续了之前的DAN工作,这次考虑联合适配
我写的迁移学习应用于行为识别领域的文章小总结。目前不知道为什么markdown表格的格式错乱,未来会修正。
迁移学习、transfer learning、domain adaptation相关的我看过的一些论文:
- 深度迁移学习
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