Github 项目推荐 | 「迁移学习简明手册」的 LaTex 源码

这是「迁移学习简明手册」的 LaTex 源码。欢迎有兴趣的学者一起来贡献维护。

Github：

https://github.com/jindongwang/transferlearning-tutorial

  下载

• V1.0 版本: 

  地址 1：http://jd92.wang/assets/files/transfer_learning_tutorial_wjd.pdf

  地址 2：https://github.com/jindongwang/transferlearning-tutorial/releases

• 开发版：

  地址 1(最新) ：https://www.jianguoyun.com/p/DSI5P2YQjKnsBRiU_0w

  地址 2(定期更新)：http://suo.im/5ppqRT

• 手册网站与勘误表：http://t.cn/RmasEFe

  意见与建议

对于不足和错误之处，以及新的意见，欢迎到这里留言！

https://github.com/jindongwang/transferlearning-tutorial/issues/6

  参与贡献方式

以下部分为参与贡献的详细说明。

编译方式

在任何装有较新版 TexLive 的电脑上，首先选择 xelatex 引擎进行第一次编译

再选择 BibTeX 编译一次生成参考文献

最后选择 xelatex 引擎进行第三次编译即可生成带书签的 PDF 文档

主要文件介绍

以下是本手册的主要文件与其内容介绍：

所有的源码均在 src 目录下。其中，除去主文件 main.tex 外，所有章节都在 chaps/ 文件夹下。

所有的图片都在 figures/ 文件夹下。推荐实用 eps 或 pdf 格式高清文件。

参考文献采用 bibtex 方式，见 refs.bib 文件。

  未来计划

• 丰富和完善现有的 V1.0

• 单独写一章介绍基于实例的迁移学习方法(instance-based)，以及相关的instance selection method，如比较经典的tradaboost等

• 深度和对抗迁移学习方法分成两章，再结合有关文献进行补充

• 上手实践部分增加对深度方法的说明

•  ……

  参与方式

欢迎有兴趣的学者一起加入，让手册更完善！现阶段有2个branch：master用于开发和完善，V1.0是稳定的1.0版本。后续可根据进度增加更多的branch。

具体参与方式：

在这个issue（https://github.com/jindongwang/transferlearning-tutorial/issues/1）下留言你的 Github 账号和邮箱，我将你添加到协作者中

直接 fork，然后将你的修改提交 pull request

如果不熟悉git，可直接下载本目录，然后将你修改的部分发给我(jindongwang@outlook.com)

有任何问题，均可以提交 issue

贡献之后：

在下面的贡献者信息中加入自己的信息。

如果是对错误的更正，在web/transfer_tutorial.html中的"勘误表"部分加入勘误信息。

贡献者信息

@jindongwang 王晋东，中国科学院计算技术研究所

@Godblesswz 万震，重庆大学土木工程学院

4 月 AI 求职季

8 大明星企业

10 场分享盛宴

20 小时独门秘籍

4.10-4.19，我们准时相约！

新人福利

关注 AI 研习社（okweiwu），回复  1  领取

【超过 1000G 神经网络 / AI / 大数据资料】

如何让训练神经网络不无聊？试试迁移学习和多任务学习

▼▼▼