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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이동철 (한남대학교 멀티미디어공학과) 박병주 (한남대학교 멀티미디어공학과)
저널정보
한국인터넷방송통신학회 한국인터넷방송통신학회 논문지 한국인터넷방송통신학회 논문지 제19권 제2호
발행연도
2019.1
수록면
135 - 141 (7page)

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최근 강화 학습을 통해 게임을 학습하는 인공지능 에이전트를 만드는 연구가 활발히 진행되고 있다. 게임을 에이전트에게 학습 시킬 때 어떠한 딥러닝 활성화 함수를 사용하는지에 따라 그 학습 성능이 달라진다. 본 논문은 2D 슈팅 게임 환경에서 에이전트가 강화 학습을 통해 게임을 학습할 경우 어떤 활성화 함수가 최적의 결과를 얻는지를 비교 평가 한다. 이를 위해 비교 평가에서 사용할 메트릭을 정의하고 각 활성화 함수에 따른 메트릭 값을 학습 시간에 따라 그래프로 나타내었다. 그 결과 ELU (Exponential Linear Unit) 활성화 함수에 1.0으로 파라미터 값을 설정할 경우 게임의 보상 값이 다른 활성화 함수보다 평균적으로 높은 것을 알 수 있었고, 가장 낮은 보상 값을 가졌던 활성화 함수와의 차이는 23.6%였다.
#Game #Activation function #Re-enforcement Learning

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V. Mnih / 2016 / Asynchronous methods for deep reinforcement learning / Proceedings of the International Conference on Machine Learning (ICML) :1928~1937 google schola Yunchao Wei / 2016 / HCP: A Flexible CNN Framework for Multi-Label Image Classification / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 38(9):1901~1907 Crossref 최석규 / 2017 / A Study on Person Re-Identification System using Enhanced RNN / 한국인터넷방송통신학회 논문지 17(2):15~23 dbpia 주일택 / 2018 / 양방향 LSTM 순환신경망 기반 주가예측모델 / 한국정보전자통신기술학회 논문지 11(2):204~208 dbpia 류서현 / 2017 / 정규화 및 항등사상이 활성함수 성능에 미치는 영향 / 한국산학기술학회논문지 18(10):75~80 dbpia

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