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迁移学习
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迁移学习的各种论文，Transfer Adaptation Learning: A Decade Survey
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迁移学习相关论文.rar
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附件是transfer learning与 reinforcement learning相结合比较相关的顶级论文，有需要的可以自行下载阅读
迁移学习相关论文和个人总结
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有关迁移学习的相关论文和资料，并且附加上个人的总结。
KDD 2020上与【迁移学习 (TL) 】相关的论文（五篇）
浏览：130
本文整理了五篇KDD 2020 迁移学习（Transfer Learning）相关论文，供大家参考——对抗攻击、时序数据、半监督协同过滤、迁移集成学习、信息抽取
《自然语言处理迁移学习》综述论文
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深度学习模型通常需要大量数据。 但是，这些大型数据集并非总是可以实现的。这在许多具有挑战性的NLP任务中很常见。例如，考虑使用神经机器翻译，在这种情况下，特别对于低资源语言而言，可能无法整理如此大的数据集。
最新迁移学习综述论文（A Comprehensive Survey on Transfer Learning）- 中科院.zip
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迁移学习（Transfer Learning）作为近年来的研究热点之一，受到了广泛关注，每年在各大会议上都有大量的相关文章发表。由于其广泛的应用前景，迁移学习已经成为机器学习中一个热门和有前途的领域。这篇新出论文对近几年迁移学习进行了全面综述，对现有的迁移学习研究进行梳理使其系统化，并对迁移学习的机制和策略进行全面的归纳和解读，帮助读者更好地了解当前的研究现状和思路。
WWW 2020上6篇以【迁移学习（Transfer Learning）】为主题的论文
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本文继续整理WWW 2020 系列论文，包括WWW 2020六篇迁移学习（Transfer Learning）相关论文，供大家参考！——主动域迁移、多任务域迁移、类别注意力迁移网络、多模态域迁移、跨域推荐、跨域欺诈检测。
迁移学习入门级综述文章：A Survey on Transfer Learning
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迁移学习入门级综述文章：A Survey on Transfer Learning。分享给大家~
《迁移学习:域自适应理论》综述论文
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本综述的主要目的是提供一个特定的、可以说是最流行的迁移学习子领域——领域自适应——最新理论结果的概述。
论文研究-基于迁移学习的径向基函数神经网络学习.pdf
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现实场景中存在很多小样本量数据集而且多有失真，传统神经网络在处理这类数据时泛化能力较差，不能达到预测数据或分类的目的。迁移学习可通过学习数据集A有用的知识对与其相关但不同正态分布的小样本数据集B进行辅助学习，因此提出了具有迁移学习能力的神经网络，以实现更好的分类或逼近效果。以基于ε-不敏感准则和结构风险的径向基神经网络（RBF）为基础构造了迁移径向基神经网络（T-RBF-NN）。通过加噪音数据集实
论文研究-基于压缩编码的迁移学习算法研究.pdf
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在生产实际中，一个新的任务通常和已有任务存在一定的联系。迁移学习方法可以将已有数据集中的有用信息，迁移到新的任务，以减少重新建模过程中大量的时间和费用消耗。然而，由于任务之间的分布差异，在异构环境下如何避免负面迁移问题，仍未得到有效的解决。除了要衡量数据间的相似性，还需要衡量实例间的相关性，而大多数传统方法仅在一个层面进行操作。提出了基于压缩编码的迁移学习方法（TLCC），建立了两个层面的算法模型
自动动物分类系统：迁移学习方法-研究论文
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从森林中通过各种技术获得的图像进行动物分类成为进行集中分布和丰度估计的重要任务。 在下面的论文中，提出了一个基于卷积神经网络中的迁移学习 (TL) 的框架，用于构建自动动物识别系统。 该框架用于分析和识别图像中的焦点物种。 获得了野猪、吠鹿、赤塔尔、大象、野牛、野兔、豺狼、丛林猫、豪猪、桑巴尔、懒熊等11个物种的6203张相机陷阱图像数据集。 通过使用深度卷积神经网络 (DCNN) 中的迁移学习进
迁移学习相关最新SCI文献
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迁移学习相关最新SCI文献，都是近几年的SCI+Nature+爱思唯尔英文文献，含几篇经典、高被引的，个人整理，方便大家参考学习。
论文研究-基于迁移学习的双层生成式对抗网络.pdf
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针对这一问题，提出了基于迁移学习的双层生成式对抗网络模型，在第一层网络中通过伪目标样本让模型学习到目标样本在结构空间的大致分布后，利用迁移学习的思想进行模型迁移，并在第二层网络中根据少量目标样本进行...
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...
探索迁移学习在神经机器翻译中的益处【Tom Kocmi博士论文】.zip
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统计机器翻译(SMT)和神经机器翻译(NMT)都是需要大量数据的机器学习方法，因此缺乏数据是训练合适机器翻译(MT)系统的一个严重问题。Tom Kocmi在博士论文中探讨了用迁移学习解决神经机器翻译预料缺乏问题的各种益处。
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针对传统机器学习要求训练样本和测试样本具有相同分布的假设在实际应用中难以满足的问题，进行了迁移学习的研究。当源域与目标域的相关性较小时，粗暴式地强制性迁移不仅不能促进目标域学习，甚至会降低学习性能，即出现负迁移问题。为此，提出了一种基于多重相似性的多源域迁移学习方法。该方法首先从域—域和样本—域两个层面来更加准确地衡量目标域与多个源域的相关性；然后根据目标域分类器与相关源域分类器对目标域无标记样本
迁移学习相关的方法论述
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有效的迁移学习资料，以及论文情况相关参考。可以清楚了解迁移学习的相关理论~（boosting 算法综述 董乐红 耿国华 高 原 （西北大学信息科学与技术学院 陕西 西安 AB++,C））
论文研究-基于FCM的文本迁移学习算法.pdf
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传统的机器学习方法是在训练数据和测试数据分布一致的前提下进行的，但在一些现实世界中的应用中，训练数据和测试数据是来自不同领域的。在不考虑数据分布的情况下，传统的机器学习算法可能会失效。针对这一问题，提出一种基于模糊C-均值（FCM）的文本迁移学习算法。通过简单分类器对测试样本分类，利用自然邻算法构建样本初始模糊隶属度，再利用FCM算法通过迭代更新样本模糊隶属度，修正样本标签，对样本孤立点进行处理，
论文研究-深度迁移学习在高光谱图像分类中的运用.pdf
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针对高光谱图像分类中，样本空间特征利用不足的问题。将深层残差网络作为特征提取器运用到高光谱图像分类中，利用深层残差网络更深的网络结构，挖掘样本邻域空间中的深层特征，实验证明此特征具有更好的可分性。同时，针对深层卷积网络有监督训练的过程中，由于有标签样本不足导致的过拟合现象，提出基于深度迁移学习方法的训练策略，通过迁移网络在另一相关数据集中训练得到的网络浅层卷积核参数，再使用目标数据集对深层卷积核参
论文研究-基于迁移学习的P2P流量识别 .pdf
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基于迁移学习的P2P流量识别，蔡霖，景晓军，随着互联网的飞速发展，出现了大量的对等网络（P2P）应用，并且得到了广泛的应用。这为网络运营商管理和监控带来了不小的困难，所
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首先用迁移学习方法对已知网络攻击进行建模，此模型在构建时考虑了不同分布的异常攻击间的差异；然后用其训练得到的分类器对未知的网络行为进行分析，结合D-S证据理论，可以检测出分布不一致的未知攻击类型。实验...
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为此提出了基于深度卷积网络的识别算法，采用152层残差网络架构，在爬虫获取的大量标定数据基础上，对神经网络进行迁移学习训练。上线发布的算法集成系统中，用户拍照获取的花卉照片可通过网络传输到云服务器，并在...
基于特征迁移学习的变工况下滚动轴承故障诊断方法_康守强.caj
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期刊论文；特征迁移学习方法；特征映射；再生希尔伯特空间；故障诊断
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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...
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异质Agent间的知识迁移强化学习，刘博，程玉虎，针对现有知识迁移方法仅适用于同质强化学习Agent的问题，提出一种能够在具有不同状态动作空间的异质Agent间迁移知识的Q学习算法。算�
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迁移学习，开源代码
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