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关于机器学习和行为识别的资料，请参考：行为识别｜机器学习

迁移学习文章 Awesome transfer learning papers

• 20180413 arXiv 跨模态检索：Cross-Modal Retrieval with Implicit Concept Association

• 20180413 NIPS-17 基于后继特征迁移的强化学习：Successor Features for Transfer in Reinforcement Learning

• 20180413 arXiv 一种思想非常简单的深度迁移方法，仅考虑进行domain之间的类别概率矫正就能取得非常好的效果：Simple Domain Adaptation with Class Prediction Uncertainty Alignment

• 20180413 arXiv Mingming Gong提出的用因果生成网络进行深度迁移：Causal Generative Domain Adaptation Networks

• 20180410 ICLR-17 第一篇用可变RNN进行多维时间序列迁移的文章：Variational Recurrent Adversarial Deep Domain Adaptation

更多...

• 简介文字资料

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  • 迁移学习中的领域自适应方法: PDF ｜ Video
  • 清华大学龙明盛老师的深度迁移学习报告：PPT(三星研究院)、PPT(Google China)

• 视频教程

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  • 基于深度学习和迁移学习的识花实践(Tensorflow)
  • 基于Pytorch的图像分类
  • 使用Pytorch进行finetune

Related articles by research areas:

• 领域自适应(非深度) Domain Adaptation (Shallow)

  • Domain adaptation介绍：Domain adaptation
  • 这个目录主要是非深度方法，深度方法在下面。

• 在线迁移学习 Online transfer learning

• 终身迁移学习 Lifelong transfer learning

• 异构迁移学习 Heterogeneous Transfer Learning

• 深度迁移学习 Deep Transfer Learning

  • 深度对抗迁移迁移学习 Deep Adversarial transfer learning

• 传递迁移学习 Transitive Transfer Learning

• 强化迁移学习 Transfer Learning with Reinforcement Learning

• 应用 Applications

  • 迁移学习用于行为识别 Transfer learning for activity recognition

一个推荐、分享论文的网站比较好，我在上面会持续整理相关的文章并分享阅读笔记。详情请见paperweekly。

• 迁移学习领域最具代表性的综述是A survey on transfer learning，发表于2010年，对迁移学习进行了比较权威的定义。

• 迁移学习的理论分析：

  • 迁移学习方面一直以来都比较缺乏理论分析与证明的文章，以下三篇连贯式的理论文章成为了经典：

    • NIPS-06 Analysis of Representations for Domain Adaptation
    • ML-10 A Theory of Learning from Different Domains
    • NIPS-08 Learning Bounds for Domain Adaptation

  • 许多研究者在迁移学习的研究中会应用MMD(Maximum Mean Discrepancy)这个最大均值差异来衡量不同domain之间的距离。MMD的理论文章是：

    • MMD的提出：A Hilbert Space Embedding for Distributions 以及 A Kernel Two-Sample Test
    • 多核MMD(MK-MMD)：Optimal kernel choice for large-scale two-sample tests
    • MMD及多核MMD代码：Matlab | Python

  • 理论研究方面，重点关注Alex Smola、Ben-David、Bernhard Schölkopf、Arthur Gretton等人的研究即可。

• 较新的综述：

  • 2018 arXiv 最新发表在arXiv上的深度domain adaptation的综述：Deep Visual Domain Adaptation: A Survey
  • 2017 多任务学习的综述，来自香港科技大学杨强团队：A survey on multi-task learning
  • 2017 异构迁移学习的综述：A survey on heterogeneous transfer learning
  • 2017 跨领域数据识别的综述：Cross-dataset recognition: a survey
  • 2016 A survey of transfer learning。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。
  • 2015 中文综述：迁移学习研究进展

• 迁移学习与应用领域结合

  • 视觉domain adaptation综述：Visual Domain Adaptation: A Survey of Recent Advances
  • 迁移学习应用于行为识别综述：Transfer Learning for Activity Recognition: A Survey
  • 迁移学习与增强学习：Transfer Learning for Reinforcement Learning Domains: A Survey
  • 多个源域进行迁移的综述：A Survey of Multi-source Domain Adaptation。

请见这里 | Please see HERE for some popular transfer learning codes.

全部列表以及代表工作性见这里

• 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，现任新加坡南洋理工大学助理教授。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，在顶级会议上发表多篇高水平文章，每篇论文引用量巨大。[Google scholar]

• Lixin Duan：中文名段立新，新加坡南洋理工大学博士，现就职于电子科技大学，教授。[Google scholar]

• 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，现任清华大学助理教授、博士生导师。[Google scholar]

• Qingyao Wu：中文名吴庆耀，现任华南理工大学副教授。主要做在线迁移学习、异构迁移学习方面的研究。[Google scholar]

• Tongliang Liu：中文名刘同亮，现任悉尼大学助理教授。主要做迁移学习的一些理论方面的工作。[Google scholar]

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

• 2016 Baochen Sun的Correlation Alignment for Domain Adaptation

• 2014 南加州大学的Boqing Gong的Kernel Methods for Unsupervised Domain Adaptation

• 2014 清华大学龙明盛的迁移学习问题与方法研究

• 2014 中科院计算所赵中堂的自适应行为识别中的迁移学习方法研究

• 2012 杨强的学生Hao Hu的Learning based Activity Recognition

• 2012 杨强的学生Wencheng Zheng的Learning with Limited Data in Sensor-based Human Behavior Prediction

• 2010 杨强的学生Sinno Jialin Pan的Feature-based Transfer Learning and Its Applications

• 2009 上海交通大学戴文渊的基于实例和特征的迁移学习算法研究

其他的文章，请见完整版。

迁移学习领域有一些公开的数据集，用来对比算法的表现。

• 这里整理了常用的公开数据集
• 这里整理汇总了一些已发表的文章在这些数据集上的实验结果。

Please see HERE for the popular transfer learning datasets and HERE for some benchmark results.

记与迁移学习大牛杨强教授的第二次会面

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