作者 |?李俊成編輯 | 蔣寶尚

本文是對浙江大學和加州大學圣巴巴拉分校合作完成的，被CVPR 2020收錄的論文《Unsupervised Reinforcement Learning of Transferable Meta-Skills for Embodied Navigation》進行解讀，相關工作已經開源。

論文：https://arxiv.org/abs/1911.07450

論文簡介：

視覺導航任務要求智能體能夠智能地導航到指定的目標。當前基于深度強化學習的方法往往需要大量的訓練數據，而構建豐富的3D仿真環境以及提供任務相關標注是十分昂貴的。本文關注于在低資源的設定下完成視覺導航任務。本文通過提出無監督強化學習方法來獲得具有遷移能力的子策略，使得模型能夠快速遷移到視覺導航任務。在AI2-THOR環境中，我們的方法實現了最佳的性能，進一步的實驗分析證明我們的方法學習到了一些具備遷移能力的元技能，從而幫助模型實現更好的泛化。

作者簡介：

李俊成，浙江大學2019級博士，研究方向為Embodied Agent和vison-and-language understanding。兩篇相關工作分別發表于ACM MM2019和CVPR2020。

CVPR 2020 系列報道

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論文解讀：

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總結

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