Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: GRASSI JUNIOR, VALDIR - EESC ; WOLF, DENIS FERNANDO - ICMC ; NAKAMURA, ANGELICA TIEMI MIZUNO - ICMC
- Unidades: EESC; ICMC
- DOI: 10.1016/j.neucom.2022.09.042
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; REDES NEURAIS; ENGENHARIA ELÉTRICA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: Springer
- Publisher place: Amsterdam, Netherlands
- Date published: 2022
- Source:
- Título: Neurocomputing
- ISSN: 0925-2312
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 511, p. 43-53, 2022
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
NAKAMURA, Angelica Tiemi Mizuno e GRASSI JÚNIOR, Valdir e WOLF, Denis Fernando. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning. Neurocomputing, v. 511, p. 43-53, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042. Acesso em: 01 abr. 2026. -
APA
Nakamura, A. T. M., Grassi Júnior, V., & Wolf, D. F. (2022). Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning. Neurocomputing, 511, 43-53. doi:10.1016/j.neucom.2022.09.042 -
NLM
Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning [Internet]. Neurocomputing. 2022 ; 511 43-53.[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042 -
Vancouver
Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning [Internet]. Neurocomputing. 2022 ; 511 43-53.[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042 - An effective combination of loss gradients for multi-task learning applied on instance segmentation and depth estimation
- Improving multi-goal and target-driven reinforcement learning with supervised auxiliary task
- Autonomous vehicle navigation in semi-structured urban environment
- Detecção de vagas e estacionamento autônomo de veículos
- Obstacle avoidance using stereo-based generic obstacle tracking
- Identificação do modelo longitudinal de um veículo de grande porte utilizando processos gaussianos
- Avaliação e proposta de sistemas de câmeras estéreo para detecção de pedestres em veículos inteligentes
- Aproveitando o comportamento de convergência para equilibrar tarefas conflitantes no aprendizado de múltiplas tarefas
- Fast visual road recognition and horizon detection using multiple artificial neural networks
- Longitudinal and lateral control for autonomous ground vehicles
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