本书首先从迁移学习采用的技术出发，系统地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，从问题定义、算法原理、算法流程等方面重行介绍。然后针对迁移学习的应用场景，介绍典型的应用案例。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，为迁移学习落地实践提供指导和帮助。<br/>【作者】<br/>庄福振 北京航空航天大学教授，博士生导师，选人才计划。在Nature Communications、 PIEEE、TKDE、KDD、IJCAI、AAAI、 WWW、ICDE等本领域、重要国际期刊和国际会议上发表录用论文150多篇，其中CCF A类80多篇；Google学术引用9700余次。2013年获得中国人工智能学会优秀博士学位论文奖，2017选中国科学院青年创新促会。 朱勇椿 博士，长期致力于可靠人工智能研究及应用，在KDD、WWW、SIGIR、TKDE等国际学术会议和期刊发表文章28篇，Google学术引用3300余次。公或授权专利10余项。提出的方法应用到多家公司，包括腾讯、蚂蚁金服、美团、中科睿鉴等。参与三本迁移学习相关书籍的撰写、翻译工作。担任KDD、WWW、AAAI、TKDE、TOIS等会议和期刊审稿人，获得2022年百度奖学金。 祝恒书 博士，北京市高端领军人才正高级工程师，BOSS直聘职业科学实验室（CSL）主任。他长期致力于人工智能领域前沿科学研究及跨领域产业应用，在国际学术期刊和会议上发表论文百余篇，授权国内外专利近百项，多次荣获年度论文奖。他曾获得中国管理科学学会“管理科学奖” 、教育*自然科学奖一等奖、中国人工智能学会优博、中国科学院优博、中国科学院院长特别奖等荣誉和奖项。 熊辉 香港科学技术大学（广州）讲座教授、协理副校长。他获得的部分荣誉包括AAAS Fellow、IEEE Fellow、ACM杰出科学家、中国教育*长江讲座教授、中国国家基金委海外杰青B类（海外及港澳学者合作研究基金）、Harvard Business Review 2018年“拉姆·查兰管理实践奖-全场大奖”、2017 IEEE ICDM Outstanding Service Award、ICDM-2011研究论文奖和AAAI-2021论文奖。 <br/>
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