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@Misc{transferlearning.xyz,
howpublished = {\url{http://transferlearning.xyz}},
title = {Everything about Transfer Learning and Domain Adapation},
author = {Wang, Jindong and others}
}
迁移学习文章汇总 Awesome transfer learning papers
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Latest publications
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20181129 AAAI-19 Exploiting Coarse-to-Fine Task Transfer for Aspect-level Sentiment Classification
- English: Aspect-level sentiment classification
- 中文:迁移学习用于情感分类
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20181128 NeurIPS-18 workshop Multi-Task Generative Adversarial Network for Handling Imbalanced Clinical Data
- English: Multi-task learning for imbalanced clinical data
- 中文:多任务学习用于不平衡的就诊数据
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20181128 WACV-19 CNN based dense underwater 3D scene reconstruction by transfer learning using bubble database
- English: Transfer learning for underwater 3D scene reconstruction
- 中文:用迁移学习进行水下3D场景重建
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20181127 NeurIPS-18 workshop Predicting Diabetes Disease Evolution Using Financial Records and Recurrent Neural Networks
- English: Predicting diabetes using financial records
- 中文:用财务记录预测糖尿病
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20181127 WACV-19 Self Paced Adversarial Training for Multimodal Few-shot Learning
- English: Multimodal training for single modal testing
- 中文:用多模态数据针对单一模态进行迁移
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Preprints on arXiv (Not peer-reviewed)
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20181205 arXiv Unsupervised Domain Adaptation using Generative Models and Self-ensembling
- English: UDA using CycleGAN
- 中文:基于CycleGAN的domain adaptation
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20181205 arXiv VADRA: Visual Adversarial Domain Randomization and Augmentation
- English: Domain randomization and augmentation
- 中文:Domain randomization和增强
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20181205 arXiv Learning from a tiny dataset of manual annotations: a teacher/student approach for surgical phase recognition
- English: Transfer learning for surgical phase recognition
- 中文:迁移学习用于外科手术阶段识别
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20181204 arXiv From Known to the Unknown: Transferring Knowledge to Answer Questions about Novel Visual and Semantic Concepts
- English: Transfer learning for VQA
- 中文:用迁移学习进行VQA任务
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20181130 arXiv Identity Preserving Generative Adversarial Network for Cross-Domain Person Re-identification
- English: Cross-domain reID
- 中文:跨领域的行人再识别
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简介文字资料
- 简单的中文简介 Chinese introduction
- PPT(English)
- PPT(中文)
- 迁移学习中的领域自适应方法 Domain adaptation: PDF | Video
- 清华大学龙明盛老师的深度迁移学习报告 Transfer learning report by Mingsheng Long @ THU:PPT(Samsung)、PPT(Google China)
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入门教程
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视频教程
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动手教程、代码、数据 Hands-on Codes
Related articles by research areas:
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领域自适应(非深度) Domain Adaptation (Shallow)
- Domain adaptation介绍:Domain adaptation
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。
Here are some articles on transfer learning theory and survey.
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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。 -- The most influential survey on transfer learning.
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迁移学习的理论分析 Transfer Learning Theory:
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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 Transfer learning theory:
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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
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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。
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较新的综述 Latest survey:
- 2018 一篇迁移度量学习的综述: Transfer Metric Learning: Algorithms, Applications and Outlooks
- 2018 一篇最近的非对称情况下的异构迁移学习综述:Asymmetric Heterogeneous Transfer Learning: A Survey
- 2018 Neural style transfer的一个survey:Neural Style Transfer: A Review
- 2018 深度domain adaptation的一个综述: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。
- 2015 中文综述:迁移学习研究进展
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迁移学习的应用
- 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.
Here are some transfer learning scholars and labs.
全部列表以及代表工作性见这里
Please refer to here to see a complete list.
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Qiang Yang:中文名杨强。香港科技大学计算机系讲座教授,迁移学习领域世界性专家。IEEE/ACM/AAAI/IAPR/AAAS fellow。[Google scholar]
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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]
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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]
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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]
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Boqing Gong:南加州大学博士,现就职于腾讯AI Lab(西雅图)。曾任中佛罗里达大学助理教授。[Google scholar]
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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]
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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]
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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]
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Weike Pan:中文名潘微科,杨强的学生,现任深圳大学副教授,香港科技大学博士毕业。主要做迁移学习在推荐系统方面的一些工作。 [Google Scholar]
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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]
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Tatiana Tommasi:Researcher at the Italian Institute of Technology.
Here are some popular thesis on transfer learning.
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
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2016 Baochen Sun的Correlation Alignment for Domain Adaptation
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2015 南加州大学的Boqing Gong的Kernel Methods for Unsupervised Domain Adaptation
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2014 清华大学龙明盛的迁移学习问题与方法研究
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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
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2012 杨强的学生Hao Hu的Learning based Activity Recognition
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2012 杨强的学生Wencheng Zheng的Learning with Limited Data in Sensor-based Human Behavior Prediction
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2010 杨强的学生Sinno Jialin Pan的Feature-based Transfer Learning and Its Applications
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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。
Please see HERE for the popular transfer learning datasets and certain benchmark results.
这里整理了常用的公开数据集和一些已发表的文章在这些数据集上的实验结果。
一些关于迁移学习的国际比赛。
See HERE for transfer learning applications.
迁移学习应用请见这里。
Call for papers about transfer learning:
Related projects:
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