Improving multi-goal and target-driven reinforcement learning with supervised auxiliary task (2021)
- Authors:
- USP affiliated authors: WOLF, DENIS FERNANDO - ICMC ; GRASSI JUNIOR, VALDIR - EESC ; HORITA, LUIZ RICARDO TAKESHI - ICMC ; NAKAMURA, ANGELICA TIEMI MIZUNO - ICMC
- Unidades: ICMC; EESC
- DOI: 10.1109/ICAR53236.2021.9659467
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; VISÃO COMPUTACIONAL; VEÍCULOS AUTÔNOMOS
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Los Alamitos
- Date published: 2021
- Source:
- Título do periódico: Proceedings
- Conference titles: International Conference on Advanced Robotics - ICAR
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
HORITA, Luiz Ricardo Takeshi et al. Improving multi-goal and target-driven reinforcement learning with supervised auxiliary task. 2021, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICAR53236.2021.9659467. Acesso em: 11 maio 2024. -
APA
Horita, L. R. T., Nakamura, A. T. M., Wolf, D. F., & Grassi Júnior, V. (2021). Improving multi-goal and target-driven reinforcement learning with supervised auxiliary task. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/ICAR53236.2021.9659467 -
NLM
Horita LRT, Nakamura ATM, Wolf DF, Grassi Júnior V. Improving multi-goal and target-driven reinforcement learning with supervised auxiliary task [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 maio 11 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICAR53236.2021.9659467 -
Vancouver
Horita LRT, Nakamura ATM, Wolf DF, Grassi Júnior V. Improving multi-goal and target-driven reinforcement learning with supervised auxiliary task [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 maio 11 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICAR53236.2021.9659467 - Effective deep reinforcement learning setups for multiple goals on visual navigation
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- Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning
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Informações sobre o DOI: 10.1109/ICAR53236.2021.9659467 (Fonte: oaDOI API)
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