封面
前折页
版权信息
内容简介
好评袭来
写在前面
致谢
前言
符号表
术语表
第一部分 背景与概念
第1章 绪论
1.1 迁移学习
1.2 相关研究领域
1.3 迁移学习的必要性
1.4 迁移学习的研究领域
1.5 迁移学习的应用
1.6 学术会议和工业界中的迁移学习
第2章 从机器学习到迁移学习
2.1 机器学习及基本概念
2.2 结构风险最小化
2.3 数据的概率分布
2.4 概念与符号
2.5 迁移学习的问题定义
第3章 迁移学习基本问题
3.1 何处迁移
3.2 何时迁移
3.3 如何迁移
3.4 失败的迁移：负迁移
3.5 完整的迁移学习过程
第二部分 方法与技术
第4章 迁移学习方法总览
4.1 迁移学习总体思路
4.2 分布差异的度量
4.3 迁移学习统一表征
4.4 上手实践
4.5 迁移学习理论
第5章 样本权重迁移法
5.1 问题定义
5.2 基于样本选择的方法
5.3 基于权重自适应的方法
5.4 上手实践
5.5 小结
第6章 统计特征变换迁移法
- APP免费
6.1 问题定义
- APP免费
6.2 最大均值差异法
- APP免费
6.3 度量学习法
- APP免费
6.4 上手实践
- APP免费
6.5 小结
- APP免费
第7章 几何特征变换迁移法
- APP免费
7.1 问题定义
- APP免费
7.2 子空间变换法
- APP免费
7.3 流形学习法
- APP免费
7.4 最优传输法
- APP免费
7.5 上手实践
- APP免费
7.6 小结
- APP免费
第8章 预训练方法
- APP免费
8.1 深度网络的可迁移性
- APP免费
8.2 预训练–微调
- APP免费
8.3 预训练方法的有效性分析
- APP免费
8.4 自适应的预训练方法
- APP免费
8.5 重新思考预训练模型的使用
- APP免费
8.6 上手实践
- APP免费
8.7 小结
- APP免费
第9章 深度迁移学习
- APP免费
9.1 总体思路
- APP免费
9.2 深度迁移学习的网络结构
- APP免费
9.3 数据分布自适应的深度迁移学习方法
- APP免费
9.4 结构自适应的深度迁移学习方法
- APP免费
9.5 知识蒸馏
- APP免费
9.6 上手实践
- APP免费
9.7 小结
- APP免费
第10章 对抗迁移学习
- APP免费
10.1 生成对抗网络
- APP免费
10.2 对抗迁移学习基本思路
- APP免费
10.3 数据分布自适应的对抗迁移方法
- APP免费
10.4 基于信息解耦的对抗迁移方法
- APP免费
10.5 基于数据生成的对抗迁移方法
- APP免费
10.6 上手实践
- APP免费
10.7 小结
- APP免费
第11章 迁移学习热门研究问题
- APP免费
11.1 类别不均衡的迁移学习
- APP免费
11.2 多源迁移学习
- APP免费
11.3 开放集迁移学习
- APP免费
11.4 时间序列的迁移学习
- APP免费
11.5 联邦迁移学习
- APP免费
11.6 基于因果关系的迁移学习
- APP免费
11.7 自动迁移学习
- APP免费
11.8 在线迁移学习
- APP免费
第三部分 扩展与探索
- APP免费
第12章 领域泛化
- APP免费
12.1 领域泛化问题
- APP免费
12.2 基于数据分布自适应的方法
- APP免费
12.3 基于解耦的方法
- APP免费
12.4 基于集成模型的方法
- APP免费
12.5 基于数据生成的方法
- APP免费
12.6 基于元学习的方法
- APP免费
12.7 小结
- APP免费
第13章 元学习
- APP免费
13.1 元学习简介
- APP免费
13.2 基于模型的元学习方法
- APP免费
13.3 基于度量的元学习方法
- APP免费
13.4 基于优化的元学习方法
- APP免费
13.5 元学习的应用与挑战
- APP免费
13.6 小结
- APP免费
第14章 迁移学习模型选择
- APP免费
14.1 模型选择
- APP免费
14.2 基于密度估计的模型选择
- APP免费
14.3 迁移交叉验证
- APP免费
14.4 小结
- APP免费
第四部分 应用与展望
- APP免费
第15章 迁移学习的应用
- APP免费
15.1 计算机视觉
- APP免费
15.2 自然语言处理
- APP免费
15.3 语音识别与合成
- APP免费
15.4 普适计算与人机交互
- APP免费
15.5 医疗健康领域
- APP免费
15.6 其他应用
- APP免费
15.7 小结
- APP免费
第16章 迁移学习前沿
- APP免费
16.1 融合人类经验的迁移
- APP免费
16.2 迁移强化学习
- APP免费
16.3 迁移学习的可解释性
- APP免费
16.4 迁移学习系统
- APP免费
附录A
- APP免费
A.1 常用度量准则
- APP免费
A.1.1 常见的几种距离
- APP免费
A.1.2 余弦相似度
- APP免费
A.1.3 互信息
- APP免费
A.1.4 相关系数
- APP免费
A.1.5 KL散度与JS距离
- APP免费
A.1.6 最大均值差异MMD
- APP免费
A.1.7 Principal Angle
- APP免费
A.1.8
- APP免费
A.1.9 希尔伯特–施密特独立性系数
- APP免费
A.1.10 Wasserstein Distance
- APP免费
A.2 迁移学习常用数据集
- APP免费
A.2.1 手写体识别图像数据集
- APP免费
A.2.2 对象识别数据集
- APP免费
A.2.3 图像分类数据集
- APP免费
A.2.4 通用文本分类数据集
- APP免费
A.2.5 行为识别公开数据集
- APP免费
A.3 本书相关资源
- APP免费
参考文献
- APP免费
封底
更新时间：2021-06-09 16:28:52
完结共145章
倒序