关于机器学习和行为识别的资料

RunMews 2023-06-11 15:50:19

关于机器学习和行为识别的资料,请见我的下面两个仓库:

  • 行为识别|机器学习

目录 Table of contents

  • 迁移学习简介 Introduction to transfer learning
  • 迁移学习的综述文章 Survey papers for transfer learning
  • Matlab和Python代码 Available codes
  • 迁移学习代表性研究学者 Scholars
  • 迁移学习相关的硕博士论文 Thesis
  • Domain adaptation相关的文章 Domain adaptation articles
  • 代表方法及文章解读 Popular methods and my explanations
  • 迁移学习用于行为识别的文章总结 Transfer learningfor activity recognition
  • 常用数据集 Datasets
  • Contributing

1.迁移学习简介

文档 || PPT(英文) || PPT(中文)

2.迁移学习的综述文章

一些迁移学习的综述文章,中文英文都有。

  • 其中,最具代表性的综述是A survey on transfer learning,对迁移学习进行了比较权威的定义。
  • 最新的综述是Cross-dataset recognition: a survey,目前刚发在arXiv上,作者是澳大利亚卧龙岗大学的在读博士生,迁移学习领域做的不错。
  • 来自香港科技大学Qiang Yang老师团队的最新综述A survey on multi-task learning
  • 还有一篇较新的综述是A survey of transfer learning,写于2015-2016年。其中交代了一些比较经典的如同构、异构等学习方法代表性文章。包括了很多方法介绍,值得一看。
  • 此外,还包括迁移学习应用于行为识别、迁移学习与增强学习结合等。
  • 关于多个源域进行迁移的综述、视觉domain adaptation综述也十分有用。
  • 中文方面,迁移学习研究进展是一篇不错的中文综述。
  • 关于迁移学习的理论方面,有三篇连贯式的理论分析文章连续发表在NIPS和Machine Learning上:理论分析

3.代码

请见这里

4.迁移学习代表性研究学者

  • Qiang Yang:中文名杨强。香港科技大学计算机系主任,教授,大数据中心主任。迁移学习领域世界性专家。IEEE/AAAI/IAPR/AAAS fellow。[Google scholar]
  • Sinno Jialin Pan:杨强的学生,香港科技大学博士,现任新加坡南阳理工大学助理教授。迁移学习领域代表性综述A survey on transfer learning的第一作者(Qiang Yang是二作)。[Google scholar]
  • Wenyuan Dai:中文名戴文渊,上海交通大学硕士,现任第四范式人工智能创业公司CEO。迁移学习领域著名的牛人,每篇论文引用量巨大,在顶级会议上发表多篇高水平文章。
  • Fuzhen Zhuang:中文名庄福振,中科院计算所博士,现任中科院计算所副研究员。[Google scholar]
  • Mingsheng Long:中文名龙明盛,清华大学博士,现任清华大学助理研究员。[Google scholar]
  • Lixin Duan:中文名段立新,新加坡南阳理工大学博士,现就职于亚马逊。

5.迁移学习相关的硕博士论文

硕博士论文可以让我们很快地对迁移学习的相关领域做一些了解,同时,也能很快地了解概括相关研究者的工作。其中,比较有名的有

  • Sinno Jialin Pan
  • Boqing Gong:提出GFK的
  • Hao Hu
  • Wenchen Zheng

等的博士论文都是关于迁移学习的。中文方面,

  • 清华大学龙明盛
  • 上海交通大学的戴文渊
  • 中科院计算所赵中堂

其他的文章,请见完整版。

6.Domain adaptation相关的文章

Domain adaptation是迁移学习领域比较热的研究方向,在这里整理了一些经典的文章和说明:Domain adaptation

代表性的方法及文章

  • 迁移成分分析方法(Transfer component analysis, TCA)
    • Domain adaptation via tranfer component analysis
    • 发表在IEEE Trans. Neural Network期刊上(现改名为IEEE trans. Neural Network and Learning System),前作会议文章发在AAAI-09上
    • 我的解读
  • 联合分布适配方法(joint distribution adaptation,JDA)
    • Transfer Feature Learning with Joint Distribution Adaptation
    • 发表在2013年的ICCV上
    • 我的解读
  • 测地线流式核方法(Geodesic flow kernel, GFK)
    • Geodesic flow kernel for unsupervised domain adaptation
    • 发表在CVPR-12上
    • 我的解读
  • 领域不变性迁移核学习(Transfer Kernel Learning, TKL)
    • Domain invariant transfer kernel learning
    • 发表在IEEE Trans. Knowledge and Data Engineering期刊上
  • 深度适配网络(Deep Adaptation Network, DAN)
    • 发表在ICML-15上:learning transferable features with deep adaptation networks
    • 我的解读
  • 深度联合适配网络(Joint Adaptation Network, JAN)
    • Deep Transfer Learning with Joint Adaptation Networks
    • 发表在ICML 2017上,作者也是龙明盛
    • 延续了之前的DAN工作,这次考虑联合适配

记与迁移学习大牛杨强教授的第二次会面

迁移学习用于行为识别的文章总结

我写的迁移学习应用于行为识别领域的文章小总结。目前不知道为什么markdown表格的格式错乱,未来会修正。

未来计划:

迁移学习、transfer learning、domain adaptation相关的我看过的一些论文:

  • 深度迁移学习

Contributing

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  • 正常参与:请直接fork、pull都可以
  • 如果要上传文件:请不要直接上传到项目中,否则会造成git版本库过大。正确的方法是上传它的超链接。如果你要上传的文件本身就在网络中(如paper都会有链接),直接上传即可;如果是自己想分享的一些文件、数据等,鉴于国内网盘的情况,请按照如下方式上传:
    • 首先在UPLOAD 直接上传(需要注册账号)
    • 上传成功后,在DOWNLOAD里找到你刚上传的文件,共享链接即可。

每一个HTML文档中,都有一个不可或缺的标签:<head>,在几乎所有的HTML文档里, 我们都可以看到类似下面这段代码:

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head标签作为一个容器,主要包含了用于描述 HTML 文档自身信息(元数据)的标签,这些标签一般不会在页面中被显示出来。

 

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