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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
하태성 (인제대학교 컴퓨터응용과학과) 전동빈 (인제대학교 AI융합로봇학과) 송다은 (인제대학교 컴퓨터응용과학과) 김경이 (인제대학교) 이형원 (인제대학교)
저널정보
국제차세대융합기술학회 차세대융합기술학회논문지 차세대융합기술학회논문지 제6권 제9호
발행연도
2022.9
수록면
1,571 - 1,578 (8page)

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현재 적합한 모델을 만들기 위해 여러 가지 알고리즘을 사용하지만 많은 자원을 소모하는 경우가 많다. 또한 학습이 끝난 모델의 가중치 값이 전역 최적점이 아닌 경우가 있어 추가적인 학습에 자원을 사용하는 경우가 발생한 다. 이에 본 논문에서는 모델을 찾는 학습과정에서 비교적 적은 자원을 사용하여 전역 최적점을 찾기 위해 유전 알고 리즘으로 모델을 제작했다. 유전 알고리즘의 학습 성능을 알아보기 위해 첫 번째 실험에서 유전 알고리즘에 사용되는 활성화 함수를 바꿔가면서 활성화 함수별 유전 알고리즘의 성능을 비교하였고, 두 번째 실험에서 모델 성능을 알아보 기 위해 강화 학습에 대표적으로 사용되고 있는 PPO 알고리즘과 비교 분석을 진행했다. 실험 결과 첫 번째 실험에서 소모된 에이전트의 차이는 적었지만 렐루 함수를 사용한 유전 알고리즘이 높은 점수를 얻었다. 두 번째 실험에서는 유전 알고리즘이 PPO알고리즘보다 적은 에이전트 수를 사용했지만 높은 점수가 나온 것으로 확인되었다.
#인공지능 # 강화학습 # 유전 알고리즘 # PPO알고리즘 # 머신러닝 #A.I # Reinforcement learning # Genetic algorithm # PPO algorithm # Machine learning

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