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迁移学习(中科院计算所).pdf
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迁移学习
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中科院计算所总结归纳的最全的迁移学习理论，入门迁移学习必看。
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本章主要简明地介绍了迁移学习的基本概念、迁移学习的必要性、研究领域和基本方法。重点介绍了几大类常用的迁移学习方法：数据分布自适应方法、特征选择方法、子空间学习方法、以及目前最热门的深度迁移学习方法。除此之外，我们也结合最近的一些研究成果对未来迁移学习进行了一些展望。并提供了一些迁移学习领域的常用学习资源，以方便感兴趣的读者快速开始学习。
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中国科学院计算技术研究所，王晋东大大。 该书简明地介绍迁移学习的概念与基本方法，并对其中的领域自适应问题中的若干代表性方法进行讲述。最后，简要探讨迁移学习未来可能的方向。
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最新的迁移学习简明手册的pdf版本，不用再用latax编译
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第 1 章介绍了迁移学习的概念，重点解决什么是迁移学习、为什么要进行迁移学习这 两个问题。 第 2 章介绍了迁移学习的研究领域。 第 3 章介绍了迁移学习的应用领域。 第 4 章是迁移学习领域的一些基本知识，包括问题定义，域和任务的表示，以及迁移 学习的总体思路。特别地，我们提供了较为全面的度量准则介绍。度量准则是迁移学习领域 重要的工具。 第 5 章简要介绍了迁移学习的四种基本方法
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迁移学习手册V1.1版本
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本手册的编写目的是帮助迁移学习领域的初学者快速进行入门。我们尽可能绕开那些非常理论的概念，只讲经验方法。我们还配有多方面的代码、数据、论文资料，最大限度地方便初学者。作者是中科院计算所王晋东和重庆大学万震。并且Github开源，实属是不错，强烈推荐给大家阅读。
王晋东博士迁移学习系列
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“看了王晋东同学的“迁移学习小册子”， 点三个赞！ 迁移学习被认为是机器学习的下一个爆点，但介绍迁移学习的文章却很有限。 这个册子深入浅出，既回顾了迁移学习的发展历史，又囊括了迁移学习的最新进展。 语言流畅，简明通透。 应该对机器学习的入门和提高都有很大帮助！”
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论文摘要：近年来，迁移学习已经引起了广泛的关注。迁移学习是运用已存有的知识对不同但相关领域问题进行求解的新的一种机器学习方法。传统机器学习基于两个基本假设：(1) 用于学习的训练样本与新的测试样本满足独立同分布的条件；(2) 必须有足够可利用的训练样本才能学习得到一个好的分类模型。迁移学习 降低了要求，目的是迁移已有的知识来解决目标领域中仅有少量或没有有标签样本数据时的学习问题。本文对迁移学习算法
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本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
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YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
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alto1394
2021-11-18
中科院计算所迁移学习专题讲座，51页，未具名。
ywt886
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