A multi-task deep learning approach for lane-level pavement performance prediction with segment-level data
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Wang, Bo, Zhang, Wenbo, LI, Yunpeng |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Scale-specific auxiliary multi-task contrastive learning for deep liver vessel segmentation
di: Sadikine, Amine, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sadikine, Amine, et al.
Pubblicazione: (2024)
Dynamic technology impact analysis: A multi-task learning approach to patent citation prediction
di: Seol, Youngjin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Seol, Youngjin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Interpolation-Split: a data-centric deep learning approach with big interpolated data to boost airway segmentation performance
di: Cheung, Wing Keung, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Cheung, Wing Keung, et al.
Pubblicazione: (2023)
Physical formula enhanced multi-task learning for pharmacokinetics prediction
di: Li, Ruifeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Ruifeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Regularising NARX models with multi-task learning
di: Bee, Sarah, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bee, Sarah, et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep learning-based pavement performance modeling using multiple distress indicators and road work history
di: Gao, Lu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gao, Lu, et al.
Pubblicazione: (2026)
VisionScores -- A system-segmented image score dataset for deep learning tasks
di: Amezcua, Alejandro Romero, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Amezcua, Alejandro Romero, et al.
Pubblicazione: (2025)
SeisT: A foundational deep learning model for earthquake monitoring tasks
di: Li, Sen, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Sen, et al.
Pubblicazione: (2023)
Unlearning as multi-task optimization: A normalized gradient difference approach with an adaptive learning rate
di: Bu, Zhiqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bu, Zhiqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
A deep learning and machine learning approach to predict neonatal death in the context of São Paulo
di: Raihan, Mohon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Raihan, Mohon, et al.
Pubblicazione: (2025)
Emergent time-keeping mechanisms in a deep reinforcement learning agent performing an interval timing task
di: Pednekar, Amrapali, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pednekar, Amrapali, et al.
Pubblicazione: (2025)
A representation-learning game for classes of prediction tasks
di: Uzan, Neria, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Uzan, Neria, et al.
Pubblicazione: (2024)
A SHAP-based explainable multi-level stacking ensemble learning method for predicting the length of stay in acute stroke
di: Xu, Zhenran
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Zhenran
Pubblicazione: (2025)
Joint auto-encoders: a flexible multi-task learning framework
di: Epstein, Baruch, et al.
Pubblicazione: (2017)
di: Epstein, Baruch, et al.
Pubblicazione: (2017)
Mockingbird: How does LLM perform in general machine learning tasks?
di: Jia, Haoyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jia, Haoyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Automatic driving lane change safety prediction model based on LSTM
di: Sun, Wenjian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Wenjian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Joint multi-task learning improves weakly-supervised biomarker prediction in computational pathology
di: Nahhas, Omar S. M. El, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nahhas, Omar S. M. El, et al.
Pubblicazione: (2024)
Quantile deep learning models for multi-step ahead time series prediction
di: Cheung, Jimmy, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cheung, Jimmy, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multi-task deep-learning for sleep event detection and stage classification
di: Anido-Alonso, Adriana, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Anido-Alonso, Adriana, et al.
Pubblicazione: (2025)
Inductive biases of multi-task learning and finetuning: multiple regimes of feature reuse
di: Lippl, Samuel, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Lippl, Samuel, et al.
Pubblicazione: (2023)
Knowledge-data fusion oriented traffic state estimation: A stochastic physics-informed deep learning approach
di: Wang, Ting, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Ting, et al.
Pubblicazione: (2024)
DeepDamageNet: A two-step deep-learning model for multi-disaster building damage segmentation and classification using satellite imagery
di: Alisjahbana, Irene, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Alisjahbana, Irene, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multimodal deep learning approach to predicting neurological recovery from coma after cardiac arrest
di: Krones, Felix H., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Krones, Felix H., et al.
Pubblicazione: (2024)
Multi-task Offline Reinforcement Learning for Online Advertising in Recommender Systems
di: Liu, Langming, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Langming, et al.
Pubblicazione: (2025)
How to select slices for annotation to train best-performing deep learning segmentation models for cross-sectional medical images?
di: Zhang, Yixin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Yixin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adaptive multi-gradient methods for quasiconvex vector optimization and applications to multi-task learning
di: Minh, Nguyen Anh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Minh, Nguyen Anh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adaptive traffic signal safety and efficiency improvement by multi objective deep reinforcement learning approach
di: Mirbakhsh, Shahin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mirbakhsh, Shahin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Comparison of deep learning and conventional methods for disease onset prediction
di: John, Luis H., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: John, Luis H., et al.
Pubblicazione: (2024)
Uncertainty quantification with approximate variational learning for wearable photoplethysmography prediction tasks
di: Bench, Ciaran, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bench, Ciaran, et al.
Pubblicazione: (2025)
A deep learning framework for glomeruli segmentation with boundary attention
di: Elhaminia, Behnaz, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Elhaminia, Behnaz, et al.
Pubblicazione: (2026)
Winner-Take-All bottlenecks enforce disentangled symbolic representations in multi-task learning
di: Gutheil, Julian, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gutheil, Julian, et al.
Pubblicazione: (2026)
Optimizing accuracy and diversity: a multi-task approach to forecast combinations
di: Felici, Giovanni, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Felici, Giovanni, et al.
Pubblicazione: (2023)
Accurate RNA 3D structure prediction using a language model-based deep learning approach
di: Shen, Tao, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Shen, Tao, et al.
Pubblicazione: (2022)
Feasibility of machine learning-based rice yield prediction in India at the district level using climate reanalysis data
di: De Clercq, Djavan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: De Clercq, Djavan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Molecular topological deep learning for polymer property prediction
di: Shen, Cong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shen, Cong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Heterogeneous network drug-target interaction prediction model based on graph wavelet transform and multi-level contrastive learning
di: Dai, Wenfeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dai, Wenfeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Knowledge-guided machine learning for county-level corn yield prediction under drought
di: Wang, Xiaoyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Xiaoyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the good reliability of an interval-based metric to validate prediction uncertainty for machine learning regression tasks
di: Pernot, Pascal
Pubblicazione: (2024)
di: Pernot, Pascal
Pubblicazione: (2024)
Review of deep learning models for crypto price prediction: implementation and evaluation
di: Wu, Jingyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Jingyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficiency optimization of large-scale language models based on deep learning in natural language processing tasks
di: Mei, Taiyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mei, Taiyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Scale-specific auxiliary multi-task contrastive learning for deep liver vessel segmentation
di: Sadikine, Amine, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Dynamic technology impact analysis: A multi-task learning approach to patent citation prediction
di: Seol, Youngjin, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Interpolation-Split: a data-centric deep learning approach with big interpolated data to boost airway segmentation performance
di: Cheung, Wing Keung, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Physical formula enhanced multi-task learning for pharmacokinetics prediction
di: Li, Ruifeng, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Regularising NARX models with multi-task learning
di: Bee, Sarah, et al.
Pubblicazione: (2025)