迁移学习研究正不断推进发展。

简介：
近年来，迁移学习已备受广泛的关注和深入的研究。迁移学习是一种崭新的机器学习方法，它利用已有的知识来解决不同但又相关的领域问题。这种方法在传统机器学习中放宽了两个核心假设：首先，用于学习的训练样本与新的测试样本都遵循独立同分布的条件；其次，必须具备充足的训练样本才能有效地构建一个优秀的分类模型。其主要目标在于将现有的知识迁移至目标领域，尤其是在该领域仅有少量带有标签的数据，甚至完全没有标注数据的情况下，从而解决学习难题。本文综述了迁移学习算法以及相关理论研究的最新进展，并详细阐述了该领域的研究成果，特别是关于利用生成模型在概念层面构建迁移学习模型的探索。此外，还介绍了迁移学习在文本分类、协同过滤等诸多领域的实际应用情况，并对该领域未来可能的研究方向进行了展望。