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《异构迁移学习方法研究》

一、引言

随着人工智能技术的飞速发展，机器学习已经成为许多领域的关键技术之一。然而，在实际应用中，由于不同领域、不同平台、不同设备之间的数据分布和特征差异，传统的机器学习方法往往难以实现跨领域、跨平台的模型迁移和应用。为了解决这一问题，异构迁移学习方法应运而生。异构迁移学习能够充分利用已有领域的知识，有效地迁移到新的领域或平台，实现知识的复用和共享。本文将针对异构迁移学习方法进行深入研究，探讨其基本原理、方法、应用及未来发展方向。

二、异构迁移学习方法的基本原理

异构迁移学习方法是一种基于迁移学习的技术，旨在将一个领域或平台的知识有效地迁移到另一个领域或平台。其基本原