关于迁移学习资料汇总，包括：介绍、综述文章、最新文章、代表工作及其代码、常用数据集、硕博士论文等等。欢迎一起贡献！(可能是目前最全的迁移学习资料库？)
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迁移学习文章 Awesome transfer learning papers
- 20180126 两篇在线迁移学习：
- 20180126 TKDE-17 同时有多个同构和异构源域时的在线迁移学习：Online Transfer Learning with Multiple Homogeneous or Heterogeneous Sources
- 20180126 IJCAI-17 用判别关联子空间（DCA）的方法进行异构的domain adaptaition：Learning Discriminative Correlation Subspace for Heterogeneous Domain Adaptation
- 20180116 ICLR-18 用对偶的形式替代对抗训练中原始问题的表达，从而进行分布对齐 Stable Distribution Alignment using the Dual of the Adversarial Distance
- 20180111 arXiv 一种新的终身学习框架，与L2T的思路有一些类似 Lifelong Learning for Sentiment Classification
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简介文字资料
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视频教程
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动手教程、代码、数据
Related articles by research areas:
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领域自适应(非深度) Domain Adaptation (Shallow)
- Domain adaptation介绍：Domain adaptation
- 完整版：这个目录主要是非深度方法，深度方法在下面。领域自适应(非深度) Domain Adaptation (Shallow)
一个推荐、分享论文的网站比较好，我在上面会持续整理相关的文章并分享阅读笔记。详情请见paperweekly。
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迁移学习领域最具代表性的综述是A survey on transfer learning，发表于2010年，对迁移学习进行了比较权威的定义。
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迁移学习的理论分析：
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迁移学习方面一直以来都比较缺乏理论分析与证明的文章，以下三篇连贯式的理论文章成为了经典：
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许多研究者在迁移学习的研究中会应用MMD(Maximum Mean Discrepancy)这个最大均值差异来衡量不同domain之间的距离。MMD的理论文章是：
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理论研究方面，重点关注Alex Smola、Ben-David、Bernhard Schölkopf、Arthur Gretton等人的研究即可。
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较新的综述：
- 2017 多任务学习的综述，来自香港科技大学杨强团队：A survey on multi-task learning
- 2017 异构迁移学习的综述：A survey on heterogeneous transfer learning
- 2017 跨领域数据识别的综述：Cross-dataset recognition: a survey
- 2016 A survey of transfer learning。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。
- 2015 中文综述：迁移学习研究进展
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迁移学习与应用领域结合
- 视觉domain adaptation综述：Visual Domain Adaptation: A Survey of Recent Advances
- 迁移学习应用于行为识别综述：Transfer Learning for Activity Recognition: A Survey
- 迁移学习与增强学习：Transfer Learning for Reinforcement Learning Domains: A Survey
- 多个源域进行迁移的综述：A Survey of Multi-source Domain Adaptation。
请见这里 | Please see HERE for some popular transfer learning codes.
全部列表以及代表工作性见这里
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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]
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Sinno Jialin Pan：杨强的学生，香港科技大学博士，现任新加坡南洋理工大学助理教授。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]
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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，在顶级会议上发表多篇高水平文章，每篇论文引用量巨大。
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Lixin Duan：中文名段立新，新加坡南洋理工大学博士，现就职于电子科技大学，教授。
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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]
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Mingsheng Long：中文名龙明盛，清华大学博士，现任清华大学助理教授、博士生导师。[Google scholar]
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Qingyao Wu：中文名吴庆耀，现任华南理工大学副教授。主要做在线迁移学习、异构迁移学习方面的研究。
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
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2016 Baochen Sun的Correlation Alignment for Domain Adaptation
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2014 南加州大学的Boqing Gong的Kernel Methods for Unsupervised Domain Adaptation
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2014 清华大学龙明盛的迁移学习问题与方法研究
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2014 中科院计算所赵中堂的自适应行为识别中的迁移学习方法研究
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2012 杨强的学生Hao Hu的Learning based Activity Recognition
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2012 杨强的学生Wencheng Zheng的Learning with Limited Data in Sensor-based Human Behavior Prediction
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2010 杨强的学生Sinno Jialin Pan的Feature-based Transfer Learning and Its Applications
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2009 上海交通大学戴文渊的基于实例和特征的迁移学习算法研究
其他的文章，请见完整版。
迁移学习领域有一些公开的数据集，用来对比算法的表现。我们在这里整理了常用的公开数据集。
Please see HERE for the popular transfer learning datasets.
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