极市直播 | 第 28 期-姚远:迁移学习之异构域适应简介

技术直播 Admin ⋅ 于 2个月前 ⋅ 343 阅读

2018年5月24日晚,我们邀请了哈尔滨工业大学(深圳)博士生姚远,为我们讲解了迁移学习之异构域适应,姚博从迁移学习、异构域适应和代表性算法等方面为我们进行了分析讲解,以下是相关的视频和PPT文档的下载。


➤分享背景

随着互联网时代的发展,各行各业已经沉淀了海量的数据,且这些数据具有多源、异构等特点。如何对来自不同领域的数据进行数据复用和知识迁移已经成为学术界和工业界共同关注的焦点问题。为了解决上述问题,迁移学习(Transfer Learning)应运而生。其从一个或多个领域的具有充分标注信息的数据(源域数据)中抽取知识,并将其用于缺乏有效标注信息的数据(目标域数据)的学习。异构域适应(Heterogeneous Domain Adaptation),迁移学习的一个子分支,侧重于研究源域和目标域数据的特征空间不同时的知识迁移问题。这次分享将围绕异构域适应展开,旨在帮助大家快速了解该领域。

➤分享内容

背景知识:什么是迁移学习?为什么研究迁移学习?如何研究迁移学习?什么是异构域适应?为什么研究异构域适应?如何研究异构域适应?
重点介绍一些异构域适应领域代表性算法的思想。
总结。

➤分享嘉宾

姚远,哈尔滨工业大学(深圳)博士生,2017.10~2018.4 在香港科技大学做访问研究。研究方向为迁移学习和数据挖掘。(注:本人目前菜鸟一枚,学术水平有限,分享中若有错误或不当之处,还望大家批评指正,远不胜感激,期望与大家一起成长,共同进步。)

➤视频回放链接

【极市】姚远-迁移学习之异构域适应简介

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➤PPT部分截图

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➤PPT下载
【极市】第28期 姚远-迁移学习之异构域适应简介



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