迁移学习算法：应用与实践
作者: 庄福振等 著20.12万字64人 正在读
已完结现代当代当代文学
目录 (104章)
倒序
正文
001 .1 迁移学习缘起002 .2 学习的迁移理论003 .3 迁移学习定义004 .4 迁移学习与已有学习范式的关系005 .5 迁移学习未来的研究方向006 基于非负矩阵分解的迁移学习算法007 .1 问题定义008 .2 基于共享词簇的知识迁移009 .3 基于相似概念（共享词簇-文档簇关联）的知识迁移010 .4 同时考虑相同和相似概念的知识迁移011 .5 综合考虑相同、相似、差异概念的知识迁移012 .6 软关联的知识迁移013 .7 本章小结014 基于概率模型的迁移学习算法015 .1 问题定义016 .2 基于EM算法的朴素贝叶斯迁移算法017 .3 基于概率潜在语义分析的主题共享领域迁移算法018 .4 基于协同对偶概率潜在语义分析的多域领域迁移019 .5 更普适的基于潜在语义分析的多域领域迁移020 .6 基于组对齐的跨领域标签主题模型021 .7 基于粗粒度对齐主题模型的跨领域文本分类022 .8 本章小结023 基于传统深度学习的迁移学习方法024 .1 问题定义025 .2 基于深度自编码器的迁移学习方法026 .3 深度领域自适应网络027 .4 深度子领域自适应网络028 .5 多表示自适应网络029 .6 同时对齐分布和分类器的多源自适应方法030 .7 基于注意力特征图的深度迁移学习方法031 .8 本章小结032 基于对抗深度学习的迁移学习方法033 .1 问题定义034 .2 领域对抗神经网络035 .3 同时迁移领域和任务的迁移学习方法036 .4 基于生成对抗网络的像素级领域自适应方法037 .5 最大化分类器一致性的无监督领域自适应方法038 .6 循环一致对抗领域自适应方法039 .7 本章小结040 基于模型融合的迁移学习算法041 .1 问题定义042 .2 基于Boosting的模型融合043 .3 有监督与无监督的融合(1)044 .3 有监督与无监督的融合(2)045 .4 基于优化目标正则化的方法046 .5 基于锚点的集成学习047 .6 本章小结048 基于图神经网络的迁移学习算法049 .1 问题定义050 .2 同质图神经网络的迁移学习算法051 .3 异质图神经网络的迁移学习算法052 .4 本章小结053 多任务学习054 .1 问题定义055 .2 传统多任务学习(1)056 .2 传统多任务学习(2)057 .2 传统多任务学习(3)058 .3 基于深度神经网络的多任务学习059 .4 本章小结060 多视图学习算法061 .1 问题定义062 .2 基于概率潜在语义分析的多视图学习063 .3 基于最大间隔原则的多视图学习064 .4 基于子空间聚类方法的多视图学习065 .5 基于完整空间方法的多视图学习066 .6 多任务多视图学习067 .7 推荐系统和人机对话领域的多视图学习方法(1)068 .7 推荐系统和人机对话领域的多视图学习方法(2)069 .8 本章小结070 .1 自然语言处理中的应用071 .2 计算机视觉中的应用(1)072 .2 计算机视觉中的应用(2)073 .2 计算机视觉中的应用(3)074 .2 计算机视觉中的应用(4)075 .2 计算机视觉中的应用(5)076 .3 推荐系统中的应用(1)077 .3 推荐系统中的应用(2)078 .4 金融风控中的应用079 .5 城市计算中的应用(1)080 .5 城市计算中的应用(2)081 .5 城市计算中的应用(3)082 .5 城市计算中的应用(4)083 .6 本章小结084 度飞桨迁移学习应用实践085 .1 深度学习框架介绍086 .2 迁移学习在视频分类中的实践案例087 .3 迁移学习在目标检测中的实践案例088 .4 本章小结089 参考文献(1)090 参考文献(2)091 参考文献(3)092 参考文献(4)093 参考文献(5)094 参考文献(6)095 参考文献(7)096 参考文献(8)097 参考文献(9)098 参考文献(10)099 参考文献(11)100 参考文献(12)101 参考文献(13)102 参考文献(14)103 参考文献(15)104 参考文献(16)
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