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ba34e65 Nov 15, 2018
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@jindongwang @sun254
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Awesome transfer learning papers

Let's read some awesome transfer learning / domain adaptation papers.

这里收录了迁移学习各个研究领域的最新文章。


目录


普通迁移学习


领域自适应


在线迁移学习

  • 20180326 考虑主动获取label的budget情况下的在线迁移学习:Online domain adaptation by exploiting labeled features and pro-active learning

  • 20180128 第一篇在线迁移学习的文章,发表在ICML-10上,系统性地定义了在线迁移学习的任务,给出了进行在线同构和异构迁移学习的两种学习模式。Online Transfer Learning

  • 20180126 两篇在线迁移学习:

  • 20180126 TKDE-17 同时有多个同构和异构源域时的在线迁移学习:Online Transfer Learning with Multiple Homogeneous or Heterogeneous Sources

  • KIS-17 Online transfer learning by leveraging multiple source domains 提出一种综合衡量多个源域进行在线迁移学习的方法。文章的related work是很不错的survey。

  • CIKM-13 OMS-TL: A Framework of Online Multiple Source Transfer Learning 第一次在mulitple source上做online transfer,也是用的分类器集成。

  • ICLR-17 ONLINE BAYESIAN TRANSFER LEARNING FOR SEQUENTIAL DATA MODELING 用贝叶斯的方法学习在线的HMM迁移学习模型,并应用于行为识别、睡眠监测,以及未来流量分析。

  • KDD-14 Scalable Hands-Free Transfer Learning for Online Advertising 提出一种无参数的SGD方法,预测广告量

  • TNNLS-17 Online Feature Transformation Learning for Cross-Domain Object Category Recognition 在线feature transformation方法

  • ICPR-12 Online Transfer Boosting for Object Tracking 在线transfer 样本

  • TKDE-14 Online Feature Selection and Its Applications 在线特征选择

  • AAAI-15 Online Transfer Learning in Reinforcement Learning Domains 应用于强化学习的在线迁移学习

  • AAAI-15 Online Boosting Algorithms for Anytime Transfer and Multitask Learning 一种通用的在线迁移学习方法,可以适配在现有方法的后面

  • IJSR-13 Knowledge Transfer Using Cost Sensitive Online Learning Classification 探索在线迁移方法,用样本cost

  • Multi-Source Iterative Adaptation for Cross-Domain Classification 多源迁移学习方法


终身迁移学习


异构迁移学习


深度迁移学习


对抗迁移学习


传递迁移学习


强化迁移学习


应用

See HERE for a full list of transfer learning applications.