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#78
summarized by : 朝岡忠
どんな論文か？
対象とする課題は，Visual object navigation task（エージェントを視覚情報に応じて目標物体までナビゲートするタスク）．一般的には，観測された視覚情報と目標物体の特徴量を入力として，強化学習により行動を生成．本論文では，新しい環境において，限られた学習知識のみに基づいて未知物体へナビゲートする課題に着目．
新規性
Generative Meta-Adversarial Network (GMAN) を提案．GMANは，Feature Generator (FG) と Environmental Meta Discriminator (EMD) から構成．FGは未知物体の特徴を生成．EMDはFGを新たな環境に適合させる．
結果
AI2THORとRoboTHORシミュレータでの実験結果から，GMANが未知物体へのナビゲーションに有効であることを実証．
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/sx-zhang/GMAN.git
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