遷移學(xué)習(xí)算法:應(yīng)用與實(shí)踐
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本書(shū)首先從遷移學(xué)習(xí)采用的技術(shù)出發(fā),系統(tǒng)地介紹每一類遷移學(xué)習(xí)算法,包括基于非負(fù)矩陣分解、概率模型、傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)、對(duì)抗深度學(xué)習(xí)、模型融合以及圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等的遷移學(xué)習(xí)算法。針對(duì)每一類算法,從問(wèn)題定義、算法原理、算法流程等方面重點(diǎn)進(jìn)行介紹。然后針對(duì)遷移學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景,介紹典型的應(yīng)用案例。后,介紹遷移學(xué)習(xí)在百度飛槳平臺(tái)上的實(shí)踐。本書(shū)旨在讓遷移學(xué)習(xí)或者相關(guān)領(lǐng)域研究人員系統(tǒng)地掌握遷移學(xué)習(xí)的各類算法,熟悉各類應(yīng)用場(chǎng)景,為遷移學(xué)習(xí)落地實(shí)踐提供指導(dǎo)和幫助。
目錄
目錄
序
前言
作者簡(jiǎn)介
第1章緒論1
1.1遷移學(xué)習(xí)緣起1
1.2學(xué)習(xí)的遷移理論2
1.3遷移學(xué)習(xí)定義4
1.4遷移學(xué)習(xí)與已有學(xué)習(xí)范式的關(guān)系5
1.5遷移學(xué)習(xí)未來(lái)的研究方向8
第2章基于非負(fù)矩陣分解的遷移學(xué)習(xí)算法10
2.1問(wèn)題定義10
2.2基于共享詞簇的知識(shí)遷移11
2.3基于相似概念(共享詞簇-文檔簇關(guān)聯(lián))的知識(shí)遷移12
2.4同時(shí)考慮相同和相似概念的知識(shí)遷移15
2.5綜合考慮相同、相似、差異概念的知識(shí)遷移17
2.6軟關(guān)聯(lián)的知識(shí)遷移21
2.7本章小結(jié)24
第3章基于概率模型的遷移學(xué)習(xí)算法26
3.1問(wèn)題定義26
3.2基于EM算法的樸素貝葉斯遷移算法28
3.3基于概率潛在語(yǔ)義分析的主題共享領(lǐng)域遷移算法30
3.4基于協(xié)同對(duì)偶概率潛在語(yǔ)義分析的多域領(lǐng)域遷移33
3.5更普適的基于潛在語(yǔ)義分析的多域領(lǐng)域遷移36
3.6基于組對(duì)齊的跨領(lǐng)域標(biāo)簽主題模型39
3.7基于粗粒度對(duì)齊主題模型的跨領(lǐng)域文本分類40
3.8本章小結(jié)42
第4章基于傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)的遷移學(xué)習(xí)方法43
4.1問(wèn)題定義43
4.2基于深度自編碼器的遷移學(xué)習(xí)方法44
4.3深度領(lǐng)域自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)45
4.4深度子領(lǐng)域自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)48
4.5多表示自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)51
4.6同時(shí)對(duì)齊分布和分類器的多源自適應(yīng)方法54
4.7基于注意力特征圖的深度遷移學(xué)習(xí)方法57
4.8本章小結(jié)61
第5章基于對(duì)抗深度學(xué)習(xí)的遷移學(xué)習(xí)方法62
5.1問(wèn)題定義64
5.2領(lǐng)域?qū)股窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)64
5.3同時(shí)遷移領(lǐng)域和任務(wù)的遷移學(xué)習(xí)方法67
5.4基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的像素級(jí)領(lǐng)域自適應(yīng)方法70
5.5最大化分類器一致性的無(wú)監(jiān)督領(lǐng)域自適應(yīng)方法73
5.6循環(huán)一致對(duì)抗領(lǐng)域自適應(yīng)方法77
5.7本章小結(jié)79
第6章基于模型融合的遷移學(xué)習(xí)算法80
6.1問(wèn)題定義82
6.2基于Boosting的模型融合82
6.3有監(jiān)督與無(wú)監(jiān)督的融合88
6.4基于優(yōu)化目標(biāo)正則化的方法98
6.5基于錨點(diǎn)的集成學(xué)習(xí)101
6.6本章小結(jié)104
第7章基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遷移學(xué)習(xí)算法105
7.1問(wèn)題定義106
7.2同質(zhì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遷移學(xué)習(xí)算法106
7.3異質(zhì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遷移學(xué)習(xí)算法114
7.4本章小結(jié)120
第8章多任務(wù)學(xué)習(xí)121
8.1問(wèn)題定義122
8.2傳統(tǒng)多任務(wù)學(xué)習(xí)122
8.3基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多任務(wù)學(xué)習(xí)134
8.4本章小結(jié)141
第9章多視圖學(xué)習(xí)算法143
9.1問(wèn)題定義143
9.2基于概率潛在語(yǔ)義分析的多視圖學(xué)習(xí)144
9.3基于最大間隔原則的多視圖學(xué)習(xí)148
9.4基于子空間聚類方法的多視圖學(xué)習(xí)155
9.5基于完整空間方法的多視圖學(xué)習(xí)159
9.6多任務(wù)多視圖學(xué)習(xí)164
9.7推薦系統(tǒng)和人機(jī)對(duì)話領(lǐng)域的多視圖學(xué)習(xí)方法172
9.8本章小結(jié)180
第10章遷移學(xué)習(xí)應(yīng)用181
10.1自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用181
10.2計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的應(yīng)用187
10.3推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用205
10.4金融風(fēng)控中的應(yīng)用215
10.5城市計(jì)算中的應(yīng)用217
10.6本章小結(jié)230
第11章百度飛槳遷移學(xué)習(xí)應(yīng)用實(shí)踐231
11.1深度學(xué)習(xí)框架介紹231
11.2遷移學(xué)習(xí)在視頻分類中的實(shí)踐案例233
11.3遷移學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測(cè)中的實(shí)踐案例241
11.4本章小結(jié)249
參考文獻(xiàn)250
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前言/序言
遷移學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種新的學(xué)習(xí)范式,解決的是目標(biāo)領(lǐng)域中只有少量標(biāo)記樣本,甚至沒(méi)有樣本的富有挑戰(zhàn)性的學(xué)習(xí)問(wèn)題。在過(guò)去的十幾年里,不管從算法、理論研究還是從實(shí)際場(chǎng)景應(yīng)用來(lái)說(shuō),遷移學(xué)習(xí)都得到越來(lái)越廣泛的關(guān)注與研究。
國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)遷移學(xué)習(xí)的研究已經(jīng)有十幾年,并且提出了大量的遷移學(xué)習(xí)算法,但還沒(méi)有相關(guān)圖書(shū)針對(duì)這些算法從所采用的技術(shù)的角度進(jìn)行系統(tǒng)、深入的梳理和總結(jié)。本人從事遷移學(xué)習(xí)以及相關(guān)方面的研究將近十五年,一直想對(duì)遷移學(xué)習(xí)算法所采用的技術(shù)脈絡(luò)進(jìn)行系統(tǒng)梳理,方便學(xué)術(shù)界和工業(yè)界能夠較快地掌握各類遷移學(xué)習(xí)算法;另外,我們還將對(duì)已有的遷移學(xué)習(xí)代碼進(jìn)行梳理,方便遷移學(xué)習(xí)相關(guān)的研究學(xué)者以及應(yīng)用開(kāi)發(fā)者進(jìn)行研究和實(shí)踐。因此,本書(shū)試圖按照遷移學(xué)習(xí)采用的技術(shù)對(duì)遷移學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類總結(jié),以我們十幾年來(lái)的研究工作為基礎(chǔ),擴(kuò)展各類遷移學(xué)習(xí)算法的代表性工作進(jìn)行介紹。具體來(lái)說(shuō),本書(shū)首先從遷移學(xué)習(xí)采用的技術(shù)出發(fā),系統(tǒng)介紹每一類遷移學(xué)習(xí)算法,包括基于非負(fù)矩陣分解、概率模型、傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)、對(duì)抗深度學(xué)習(xí)、模型融合以及圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等的遷移學(xué)習(xí)算法,針對(duì)每一類算法介紹代表性的幾種工作,并從算法動(dòng)機(jī)、算法原理、算法流程等方面進(jìn)行重點(diǎn)介紹;然后針對(duì)遷移學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景,介紹典型的應(yīng)用案例;最后,介紹遷移學(xué)習(xí)在百度飛槳平臺(tái)上的實(shí)踐。本書(shū)旨在讓遷移學(xué)習(xí)或者相關(guān)領(lǐng)域的研究人員系統(tǒng)地掌握遷移學(xué)習(xí)的各類算法,熟悉各類應(yīng)用場(chǎng)景,進(jìn)而為落地實(shí)踐提供指導(dǎo)和幫助。