关于机器学习和行为识别的资料，请见我的下面两个仓库：
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- 迁移学习简介 Introduction to transfer learning
- 迁移学习的综述文章 Survey papers for transfer learning
- Matlab和Python代码 Available codes
- 迁移学习代表性研究学者 Scholars
- 迁移学习相关的硕博士论文 Thesis
- Domain adaptation相关的文章 Domain adaptation articles
- 代表方法及文章解读 Popular methods and my explanations
- 迁移学习用于行为识别的文章总结 Transfer learningfor activity recognition
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- 20170812 香港科技大学的最新文章：Learning To Transfer，将迁移学习和增量学习的**结合起来，为迁移学习的发展开辟了一个崭新的研究方向。我的解读
- 2017-ICML 清华大学龙明盛最新发在ICML 2017的深度迁移学习文章：[Deep Transfer Learning with Joint Adaptation Networks](Long M, Wang J, Jordan M I. Deep transfer learning with joint adaptation networks[J]. arXiv preprint arXiv:1605.06636, 2016.)，在深度网络中最小化联合概率，还支持adversarial。 代码
**大学李宏毅的视频讲解，非常不错：https://www.youtube.com/watch?v=qD6iD4TFsdQ
一些迁移学习的综述文章，中文英文都有。
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其中，最具代表性的综述是A survey on transfer learning，对迁移学习进行了比较权威的定义。
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最新的综述是Cross-dataset recognition: a survey，目前刚发在arXiv上，作者是澳大利亚卧龙岗大学的在读博士生，迁移学习领域做的不错。
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来自香港科技大学Qiang Yang老师团队的最新综述A survey on multi-task learning
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还有一篇较新的综述是A survey of transfer learning，写于2015-2016年。其中交代了一些比较经典的如同构、异构等学习方法代表性文章。包括了很多方法介绍，值得一看。
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此外，还包括迁移学习应用于行为识别、迁移学习与增强学习结合等。
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关于多个源域进行迁移的综述、视觉domain adaptation综述也十分有用。
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中文方面，迁移学习研究进展是一篇不错的中文综述。
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关于迁移学习的理论方面，有三篇连贯式的理论分析文章连续发表在NIPS和Machine Learning上：理论分析
请见这里
- Qiang Yang：中文名杨强。香港科技大学计算机系主任，教授，大数据中心主任。迁移学习领域世界性专家。IEEE/AAAI/IAPR/AAAS fellow。[Google scholar]
- Sinno Jialin Pan：杨强的学生，香港科技大学博士，现任新加坡南阳理工大学助理教授。迁移学习领域代表性综述A survey on transfer learning的第一作者（Qiang Yang是二作）。[Google scholar]
- Wenyuan Dai：中文名戴文渊，上海交通大学硕士，现任第四范式人工智能创业公司CEO。迁移学习领域著名的牛人，每篇论文引用量巨大，在顶级会议上发表多篇高水平文章。
- Fuzhen Zhuang：中文名庄福振，中科院计算所博士，现任中科院计算所副研究员。[Google scholar]
- Mingsheng Long：中文名龙明盛，清华大学博士，现任清华大学助理研究员。[Google scholar]
- Lixin Duan：中文名段立新，新加坡南洋理工大学博士，现就职于亚马逊。
硕博士论文可以让我们很快地对迁移学习的相关领域做一些了解，同时，也能很快地了解概括相关研究者的工作。其中，比较有名的有
等的博士论文都是关于迁移学习的。中文方面，
其他的文章，请见完整版。
Domain adaptation是迁移学习领域比较热的研究方向，在这里整理了一些经典的文章和说明：Domain adaptation
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迁移成分分析方法(Transfer component analysis, TCA)
- Domain adaptation via tranfer component analysis
- 发表在IEEE Trans. Neural Network期刊上（现改名为IEEE trans. Neural Network and Learning System），前作会议文章发在AAAI-09上
- 我的解读
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联合分布适配方法（joint distribution adaptation，JDA）
- Transfer Feature Learning with Joint Distribution Adaptation
- 发表在2013年的ICCV上
- 我的解读
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测地线流式核方法(Geodesic flow kernel, GFK)
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领域不变性迁移核学习(Transfer Kernel Learning, TKL)
- Domain invariant transfer kernel learning
- 发表在IEEE Trans. Knowledge and Data Engineering期刊上
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深度适配网络（Deep Adaptation Network, DAN）
- 发表在ICML-15上：learning transferable features with deep adaptation networks
- 我的解读
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深度联合适配网络（Joint Adaptation Network, JAN）
- Deep Transfer Learning with Joint Adaptation Networks
- 发表在ICML 2017上，作者也是龙明盛
- 延续了之前的DAN工作，这次考虑联合适配
我写的迁移学习应用于行为识别领域的文章小总结。目前不知道为什么markdown表格的格式错乱，未来会修正。
迁移学习、transfer learning、domain adaptation相关的我看过的一些论文:
- 深度迁移学习
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