2D 레이싱 게임 학습 에이전트를 위한 강화 학습 알고리즘 비교 분석

이동철

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이동철 (한남대학교 멀티미디어공학과)

저널정보: 한국인터넷방송통신학회 한국인터넷방송통신학회 논문지 한국인터넷방송통신학회 논문지 제20권 제1호

발행연도: 2020.1

수록면: 171 - 176 (6page)

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강화 학습은 인공지능 에이전트가 비디오 게임을 학습할 때 가장 효과적으로 사용되는 방법이다. 강화 학습을 위해 여지껏 많은 알고리즘들이 제시되어 왔지만 알고리즘마다 적용되는 분야에 따라 다른 성능을 보여주었다. 본 논문은 최근 강화 학습에서 주로 사용되는 알고리즘들의 성능이 2D 레이싱 게임에서 어떻게 달라지는지 비교 평가한다. 이를 위해 평가에서 사용할 성능 메트릭을 정의하고 각 알고리즘에 따른 메트릭의 값을 그래프로 비교하였다. 그 결과 ACER (Actor Critic with Experience Replay)를 사용할 경우 게임의 보상이 다른 알고리즘보다 평균적으로 높은 것을 알 수 있었고, 보상 값이 가장 낮은 알고리즘과의 차이는 157%였다.

#Game #Deep Learning #Reinforcement Learning

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S. Mukhopadhyay / 2018 / Reinforcement Learning Algorithms for Uncertain, Dynamic, Zero-Sum Games / IEEE International Conference on Machine Learning and Applications

Y. Wei / 2016 / HCP : A Flexible CNN Framework for Multi-Label Image Classification / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 38(9):1901~1907

최석규 / 2017 / A Study on Person Re-Identification System using Enhanced RNN / 한국인터넷방송통신학회 논문지 17(2):15~23

주일택 / 2018 / 양방향 LSTM 순환신경망 기반 주가예측모델 / 한국정보전자통신기술학회 논문지 11(2):204~208

V. Mnih / 2016 / Asynchronous methods for deep reinforcement learning / Proceedings of the International Conference on Machine Learning (ICML) :1928~1937

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이 논문의 저자 정보

Lee, Dongcheul

소속기관 한남대학교 멀티미디어공학과

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

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