迁移学习基础及应用 封面

《迁移学习基础及应用》

吴心筱 / 王晗 / 武玉伟 |北京：北京理工大学出版社 | 2021年05月

ISBN：9787568298612

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关键词：机器学习-研究

页数：229

出版社地址：未知

价格：未知

学科分类： 工业技术 → 自动化技术、计算机技术 → 自动化基础理论 → 人工智能理论

更新时间：2025年12月11日

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《迁移学习基础及应用》内容简介

本书系统地阐述了迁移学习的解决方法和典型应用。首先,论述了迁移学习的基本概念、方法分类及发展历程,介绍了迁移学习的相关基础知识。其次,探讨了迁移学习的基本方法,包括基于样本、基于特征、基于模型和基于关系的迁移学习方法,阐述了深度迁移学习的经典方法,包括神经网络自适应迁移方法和神经网络对抗迁移方法,介绍了更加实用的部分域适应方法和开集域适应方法。后,介绍了迁移学习在动作识别、目标检测及语义分割三个方向的应用。本书可供从事机器学习、模式分类、人工智能以及相关领域研究和应用的技术研发人员参考,也可作为相关专业的高年级本科生和研究生的教材。

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