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#779
summarized by : 裏優斗
どんな論文か？
運転において，注意して運転する状況や，高速道路などでスピードを出して運転する状況など，様々なシチュエーションでの運転が行われる．模倣学習で1つのモデルに様々なシチュエーションを学習させることは困難．この問題を解決するために，モデル内部に複数の運転モデルを作り，その出力割合を切り替える手法を提案．
新規性
・モデル内部に複数の運転モデルを入れることで複雑なポリシーを獲得・VAEの中間表現の埋め込みによるコンテキスト情報の活用によって汎化性能を向上・運転モデルの利用割合とコンテキスト情報の活用度合を調整するために強化学習によってパラメータを調整，安全な運転ポリシーに誘導できる．の3点が新規性
結果
CARLA, NoCrash, AnyWeatherベンチマークで state-of-the-art
その他（なぜ通ったか？等）
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