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| 內容簡介： |
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本书首先从迁移学习采用的技术出发，系统地介绍每一类迁移学习算法，包括基于非负矩阵分解、概率模型、传统深度学习、对抗深度学习、模型融合以及图神经网络等的迁移学习算法。针对每一类算法，从问题定义、算法原理、算法流程等方面重点进行介绍。然后针对迁移学习的应用场景，介绍典型的应用案例。后，介绍迁移学习在百度飞桨平台上的实践。本书旨在让迁移学习或者相关领域研究人员系统地掌握迁移学习的各类算法，熟悉各类应用场景，为迁移学习落地实践提供指导和帮助。
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| 關於作者： |
庄福振 北京航空航天大学教授，博士生导师，入选人才计划。在Nature Communications、 PIEEE、TKDE、KDD、IJCAI、AAAI、 WWW、ICDE等本领域、重要国际期刊和国际会议上发表录用论文150多篇，其中CCF A类80多篇；Google学术引用9700余次。2013年获得中国人工智能学会优秀博士学位论文奖，2017入选中国科学院青年创新促进会。
朱勇椿 博士，长期致力于可靠人工智能研究及应用，在KDD、WWW、SIGIR、TKDE等国际学术会议和期刊发表文章28篇，Google学术引用3300余次。公开或授权专利10余项。提出的方法应用到多家公司，包括腾讯、蚂蚁金服、美团、中科睿鉴等。参与三本迁移学习相关书籍的撰写、翻译工作。担任KDD、WWW、AAAI、TKDE、TOIS等会议和期刊审稿人，获得2022年百度奖学金。
祝恒书 博士，北京市高端领军人才正高级工程师，BOSS直聘职业科学实验室（CSL）主任。他长期致力于人工智能领域前沿科学研究及跨领域产业应用，在国际学术期刊和会议上发表论文百余篇，授权国内外专利近百项，多次荣获年度论文奖。他曾获得中国管理科学学会“管理科学奖” 、教育*自然科学奖一等奖、中国人工智能学会优博、中国科学院优博、中国科学院院长特别奖等荣誉和奖项。
熊辉 香港科学技术大学（广州）讲座教授、协理副校长。他获得的部分荣誉包括AAAS Fellow、IEEE Fellow、ACM杰出科学家、中国教育*长江讲座教授、中国国家基金委海外杰青B类（海外及港澳学者合作研究基金）、Harvard Business Review 2018年“拉姆·查兰管理实践奖-全场大奖”、2017 IEEE ICDM Outstanding Service Award、ICDM-2011研究论文奖和AAAI-2021论文奖。
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| 目錄：
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目录
序
前言
作者简介
第1章绪论1
11迁移学习缘起1
12学习的迁移理论2
13迁移学习定义4
14迁移学习与已有学习范式的关系5
15迁移学习未来的研究方向8
第2章基于非负矩阵分解的迁移学习算法10
21问题定义10
22基于共享词簇的知识迁移11
23基于相似概念（共享词簇-文档簇关联）的知识迁移12
24同时考虑相同和相似概念的知识迁移15
25综合考虑相同、相似、差异概念的知识迁移17
26软关联的知识迁移21
27本章小结24
第3章基于概率模型的迁移学习算法26
31问题定义26
32基于EM算法的朴素贝叶斯迁移算法28
33基于概率潜在语义分析的主题共享领域迁移算法30
34基于协同对偶概率潜在语义分析的多域领域迁移33
35更普适的基于潜在语义分析的多域领域迁移36
36基于组对齐的跨领域标签主题模型39
37基于粗粒度对齐主题模型的跨领域文本分类40
38本章小结42
第4章基于传统深度学习的迁移学习方法43
41问题定义43
42基于深度自编码器的迁移学习方法44
43深度领域自适应网络45
44深度子领域自适应网络48
45多表示自适应网络51
46同时对齐分布和分类器的多源自适应方法54
47基于注意力特征图的深度迁移学习方法57
48本章小结61
第5章基于对抗深度学习的迁移学习方法62
51问题定义64
52领域对抗神经网络64
53同时迁移领域和任务的迁移学习方法67
54基于生成对抗网络的像素级领域自适应方法70
55化分类器一致性的无监督领域自适应方法73
56循环一致对抗领域自适应方法77
57本章小结79
第6章基于模型融合的迁移学习算法80
61问题定义82
62基于Boosting的模型融合82
63有监督与无监督的融合88
64基于优化目标正则化的方法98
65基于锚点的集成学习101
66本章小结104
第7章基于图神经网络的迁移学习算法105
71问题定义106
72同质图神经网络的迁移学习算法106
73异质图神经网络的迁移学习算法114
74本章小结120
第8章多任务学习121
81问题定义122
82传统多任务学习122
83基于深度神经网络的多任务学习134
84本章小结141
第9章多视图学习算法143
91问题定义143
92基于概率潜在语义分析的多视图学习144
93基于间隔原则的多视图学习148
94基于子空间聚类方法的多视图学习155
95基于完整空间方法的多视图学习159
96多任务多视图学习164
97推荐系统和人机对话领域的多视图学习方法172
98本章小结180
第10章迁移学习应用181
101自然语言处理中的应用181
102计算机视觉中的应用187
103推荐系统中的应用205
104金融风控中的应用215
105城市计算中的应用217
106本章小结230
第11章百度飞桨迁移学习应用实践231
111深度学习框架介绍231
112迁移学习在视频分类中的实践案例233
113迁移学习在目标检测中的实践案例241
114本章小结249
参考文献250
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| 內容試閱：
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迁移学习是机器学习中一种新的学习范式，解决的是目标领域中只有少量标记样本，甚至没有样本的富有挑战性的学习问题。在过去的十几年里，不管从算法、理论研究还是从实际场景应用来说，迁移学习都得到越来越广泛的关注与研究。
国内外学者对迁移学习的研究已经有十几年，并且提出了大量的迁移学习算法，但还没有相关图书针对这些算法从所采用的技术的角度进行系统、深入的梳理和总结。本人从事迁移学习以及相关方面的研究将近十五年，一直想对迁移学习算法所采用的技术脉络进行系统梳理，方便学术界和工业界能够较快地掌握各类迁移学习算法；另外，我们还将对已有的迁移学习代码进行梳理，方便迁移学习相关的研究学者以及应用开发者进行研究和实践。因此，本书试图按照迁移学习采用的技术对迁移学习算法进行分类总结，以我们十几年来的研究工作为基础，扩展各类迁移学习算法的代表性工作进行介绍。具体来说，本书首先从迁移学习采用的技术出发，系统介绍每一类迁移学习算法，包括基于非负矩阵分解、概率模型、传统深度学习、对抗深度学习、模型融合以及图神经网络等的迁移学习算法，针对每一类算法介绍代表性的几种工作，并从算法动机、算法原理、算法流程等方面进行重点介绍；然后针对迁移学习的应用场景，介绍典型的应用案例；后，介绍迁移学习在百度飞桨平台上的实践。本书旨在让迁移学习或者相关领域的研究人员系统地掌握迁移学习的各类算法，熟悉各类应用场景，进而为落地实践提供指导和帮助。
本书从2021年7月开始撰写，之所以能够顺利完成，我的团队、学生、朋友，还有百度团队付出了巨大的努力。在这里我要特别感谢他们，包括孙莹、秦川、朱勇椿、童逸琦、杜晨光、庄远鑫、张钊、张啸、姚开春、李爽、顾晶晶、祝恒书、毕然、张亚娴、张翰迪、马艳军、于佃海、吴蕾等（排名不分先后），他们每一个人都为本书的撰写付出了大量的时间和精力，再次感谢他们。我还要感谢香港科技大学的杨强教授，他为本书的撰写给出了很多建设性意见。当然，本书的出版也离不开出版社编辑老师的辛勤付出，在这里一并表示感谢。由于作者水平有限，本书完成初稿以后，虽然经历过反复梳理和校对，书中难免还有一些问题和瑕疵。若有发现，请及时反馈给我（Email:zhuangfuzhen@buaaeducn）或出版社进行修正，不胜感激。
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