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#320
summarized by : Yue Qiu
どんな論文か？
Low-resource setting (labeled学習データが限られた)でvisual navigationを行える手法の提案．提案手法がVisual NavigationをMeta-learningの形式にし，学習段階でCurriculum学習を用いて，やさしいSub-taskから難しいSub-taskまでUnsupervised強化学習を持いてSub-tasksの学習を行う．
新規性
①Visual NavigationタスクをMeta-learningのタスクの形式として表現した．②Low-resourceで有効的にTranfer LearningできるVisual Navigation手法の提案．
結果
Low-resource設定で、SPLが従来のBaseline手法より53.34%向上した．また，定性的結果により，提案手法はVisual Navigationのためのtransferable motor primitives (直進，曲がるなど)を学習できた．
その他（なぜ通ったか？等）
Visual Navigation系の研究でDataが不足する点について，可能な方針を示した．
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