Heterogeneous transfer learning based on translation invariant kernels

提出一种新的异构迁移学习方法．利用与目标数据集相关的异构特征数据集．通过把目标集和异构集的数据使用平移不变核( 欧式距离核和径向基函数核)，映射到一个新的再生核希尔伯特空间上．在新空间中 2 个数据集的特征相同，特征维度相等，分布接近，且保持数据的拓扑性质不变．实验证明，该方法特别是基于欧式距离核的方法取得了较好的效果，在目标训练集的标注数据较少时，有大于 5% 甚至超过 10% 的精度提高

基于平移不变核的异构迁移学习

提出一种新的异构迁移学习方法．利用与目标数据集相关的异构特征数据集．通过把目标集和异构集的数据使用平移不变核( 欧式距离核和径向基函数核)，映射到一个新的再生核希尔伯特空间上．在新空间中 2 个数据集的特征相同，特征维度相等，分布接近，且保持数据的拓扑性质不变．实验证明，该方法特别是基于欧式距离核的方法取得了较好的效果，在目标训练集的标注数据较少时，有大于 5% 甚至超过 10% 的精度提高

Psychological Analysis of Literary Characters based on Transfer Learning

近年来,随着计算机自然语言处理以及机器学习技术的日愈成熟,利用网络行为预测用户的心理特征逐渐成为跨学科的研究热点,一些学者也随之开始研究利用人工智能方法建立文学人物心理预测模型。目前的文学智能分析使用微博数据建立的预测模型来对文学人物进行分析,这与文学作品中的场景存在差异。本文将迁移学习引入文学智能分析,针对英国文学家毛姆笔下的文学人物的心理特征进行预测,结果发现迁移学习模型使文学人物的心理预测效果有所提升,表明了迁移学习在文学人物心理分析模型中的有效性。</p