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遷移學習導論(人工智慧探索與實踐)

  • 作者：王晉東//陳益強|責編:牛勇
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121410895
  • 出版日期：2021/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：280
人民幣：RMB 109 元      售價：元
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內容大鋼
    遷移學習作為機器學習和人工智慧領域的重要方法，在電腦視覺、自然語言處理、語音識別等領域都得到了廣泛的應用。本書的編寫目的是幫助遷移學習及機器學習相關領域的初學者快速入門。全書主要分為背景與概念、方法與技術、擴展與探索及應用與展望四大部分。除此之外，本書還配有相關的代碼、數據和論文資料，最大限度地降低初學者的學習和使用門檻。
    本書適合對遷移學習感興趣的讀者閱讀，也可以作為相關課程的配套教材。
作者介紹
王晉東//陳益強|責編:牛勇
目錄
第一部分  背景與概念
  第1章  緒論
    1.1  遷移學習
    1.2  相關研究領域
    1.3  遷移學習的必要性
      1.3.1  大數據與少標注之間的矛盾
      1.3.2  大數據與弱計算能力的矛盾
      1.3.3  有限數據與模型泛化能力的矛盾
      1.3.4  普適化模型與個性化需求的矛盾
      1.3.5  特定應用的需求
    1.4  遷移學習的研究領域
      1.4.1  按特徵空間分類
      1.4.2  按目標域有無標籤分類
      1.4.3  按學習方法分類
      1.4.4  按離線與在線形式分類
    1.5  遷移學習的應用
      1.5.1  電腦視覺
      1.5.2  自然語言處理
      1.5.3  普適計算與人機交互
      1.5.4  醫療健康
    1.6  學術會議和工業界中的遷移學習
  第2章  從機器學習到遷移學習
    2.1  機器學習及基本概念
    2.2  結構風險最小化
    2.3  數據的概率分佈
    2.4  概念與符號
    2.5  遷移學習的問題定義
  第3章  遷移學習基本問題
    3.1  何處遷移
    3.2  何時遷移
    3.3  如何遷移
    3.4  失敗的遷移：負遷移
    3.5  完整的遷移學習過程
第二部分  方法與技術
  第4章  遷移學習方法總覽
    4.1  遷移學習總體思路
    4.2  分佈差異的度量
      4.2.1  百花齊放的遷移學習分佈度量
      4.2.2  分佈差異的統一表徵
      4.2.3  分佈自適應因子的計算
    4.3  遷移學習統一表徵
      4.3.1  樣本權重遷移法
      4.3.2  特徵變換遷移法
      4.3.3  模型預訓練遷移法
      4.3.4  小結
    4.4  上手實踐
      4.4.1  數據準備
  ……
第三部分  擴展與探索
第四部分  應用與展望

參考文獻

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