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遷移學習/人工智慧技術叢書

  • 作者：楊強//張宇//戴文淵//潘嘉林|責編:孫榕舒|譯者:庄福振
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111661283
  • 出版日期：2020/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：350
人民幣：RMB 139 元      售價：元
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內容大鋼
    遷移學習解決的是如何快速地適應新場景、新任務和新環境的問題，在目標域中只有少量標記數據可用時，它賦予了機器學習利用輔助數據和模型來解決目標問題的能力。這使得機器學習更加可靠和健壯，並且讓機器學習模型在面對不可預見的變化時盡可能達到預期的性能。在企業層面，遷移學習允許知識的重複利用，使得每次獲得的經驗可以重複地應用於現實世界。
    本書為遷移學習方向首本演算法、理論、應用方面成熟、成體系的總結，相關領域研究的性參考。為遷移學習領域的新加入者提供了堅實的基礎，也為經驗豐富的研究人員和開發人員提供了新的視野。
    本書分為兩部分。第1部分（第1?14章）介紹遷移學習的基礎，其中第1章對遷移學習進行概述，第2?14章介紹遷移學習相關的各種理論和演算法。第2部分（第15?22章）討論遷移學習的許多應用領域。第23章是對全書的總結。
作者介紹
楊強//張宇//戴文淵//潘嘉林|責編:孫榕舒|譯者:庄福振
目錄
推薦序
譯者序
前言
第一部分  遷移學習的基礎
  第1章  緒論
    1.1  人工智慧、機器學習以及遷移學習
    1.2  遷移學習：定義
    1.3  與已有機器學習範式的關係
    1.4  遷移學習的基礎研究問題
    1.5  遷移學習應用
      1.5.1  圖像理解
      1.5.2  生物信息學和生物成像
      1.5.3  和協同過濾
      1.5.4  機器人和汽車自動駕駛
      1.5.5  自然語言處理和文本挖掘
    1.6  歷史筆記
    1.7  關於本書
  第2章  基於樣本的遷移學習
    2.1  引言
    2.2  基於樣本的非歸納式遷移學習
      2.2.1  判別區分源數據和目標數據
      2.2.2  核平均匹配
      2.2.3  函數估計
  ……
第二部分  遷移學習的應用
參考文獻
名詞中英文對照

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