本书首先从迁移学习采用的技术出发，系统介绍每一类迁移学习算法，包括基于非负矩阵分解、概率模型、传统深度学习、对抗深度学习、模型融合以及图神经网络等的迁移学习算法，针对每一类算法介绍具有代表性的几种工作，并从算法动机、算法原理、算法流程等方面进行重点介绍；然后针对迁移学习的应用场景，介绍典型的应用案例；最后介绍迁移学习在百度飞桨平台上的实践。

本书旨在让迁移学习或者相关领域的研究人员系统地掌握迁移学习的各类算法，熟悉各类应用场景，进而为迁移学习落地实践提供指导和帮助。

图书在版编目（CIP）数据

迁移学习算法：应用与实践/庄福振等著.--北京：机械工业出版社，2023.3

（智能科学与技术丛书）

ISBN 978-7-111-72650-0

Ⅰ.①迁…　Ⅱ.①庄…　Ⅲ.①机器学习-算法　Ⅳ.①TP181

中国国家版本馆CIP数据核字（2023）第029797号

机械工业出版社（北京市百万庄大街22号　邮政编码：100037）

策划编辑：刘　锋　　　　　　责任编辑：刘　锋　赵亮宇

责任校对：张爱妮　张　薇　　责任印制：张　博

保定市中画美凯印刷有限公司印刷

2023年5月第1版第1次印刷

185mm×260mm·17.25印张·2插页·364千字

标准书号：ISBN 978-7-111-72650-0

定价：99.00元

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