迁移学习资源整理

• 杨强：http://home.cse.ust.hk/~qyang/

香港科技大学杨强教授在迁移学习研究方面具有很大影响力，发表了很多相关文章，他的主页上有很多好的资源.

• Sinno Jialin Pan： http://www.ntu.edu.sg/home/sinnopan/index.html

此人应该是杨强教授曾经的学生，现在在新加坡南洋理工，他写了一篇迁移学习的综述，很有影响力。其中 http://www.ntu.edu.sg/home/sinnopan/conferenceTL.htm给出了详尽的List of conferences and workshops where transfer learning papers appear。

• Erheng Zhong      https://sites.google.com/site/erhengzhong/home

 也是杨强的学生，主页上有一些相关资源，整理的          http://www.cse.ust.hk/TL/index.html 总结了迁移学习的一些工具、代码、数据集、比赛等，非常有用。

• USC Melady Lab 研究机器学习和数据挖掘算法的一个实验室，实验室地址http://www-bcf.usc.edu/~liu32/melady.html。其中关于迁移学习的地址为 http://www-bcf.usc.edu/~liu32/publication.html ，列出了他们在迁移学习方面发表的文章，在github上还有他们相关的代码，其中一个为  https://github.com/USC-Melady/ActiveTransferLearning 

             

总体来说，迁移学习分为用于分类和回归问题的迁移学习以及用于增强学习的迁移学习两大类，以上的主要是用于分类和回归的迁移学习，下面增加一些用于增强学习的迁移学习方面的资源。

• Matthew E. Taylor ：   http://eecs.wsu.edu/~taylorm/

        现在为 Washington State University的助教，他和Peter Stone的文章:Matthew E. Taylor, Peter Stone. Transfer Learning for Reinforcement Learning Domains: A Survey. Journal of Machine Learning Research, 2009.是这方面的一篇重要文献。另外还有很多这方面的研究。

     下面从Matthew E. Taylor 的主页挑出来一些迁移学习相关的东西：

•  a workshop at ICML-13 on transfer learning  http://dl.dropbox.com/u/2758380/TGTL/TGTL/Theoretically_Grounded_Transfer_Learning.html
  
• a tutorial that Taylor gave with Alessandro Lazaric on transfer learning in RL at AAMAS-09    http://eecs.wsu.edu/~taylorm/AAMASTLTutorial/index.htm
  
• an AAAI-08 workshop: Transfer Learning for Complex Tasks                       http://www.eecs.wsu.edu/~taylorm/AAAI08TL/index.htm
• 他的博士论文里相关的代码   http://eecs.wsu.edu/~taylorm/dissertation/index.htm

• Haitham Bou Ammar              http://bouammar.com/blog/