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저자정보
이경호 (한라대학교) 강병섭 (한라대학교)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2018년 한국컴퓨터정보학회 동계학술대회 논문집 제26권 제1호
발행연도
2018.1
수록면
243 - 246 (4page)

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본 논문에서는 2차원 공간상에서 상부에서 하부로 떨어지는 블록을 하부에서 피하는 게임에서 강화 학습에 사용되는 DQN 알고리즘을 이용하여 블록 피하기 에이전트를 구현하고 학습 통해 점점 더 높은 점수를 받는 모습을 확인하였다. 파이썬을 이용하여 게임을 구현한 후 텐서플로우를 이용하여 DQN를 이용한 에이전트를 구현하였다. 에이전트는 보상을 통한 학습을 통하여 점점 강화되도록 하였는데, 초기에는 무작위로 움직였으나, 환경으로부터 받는 보상으로 점점 더 능숙하게 피하는 모습을 관찰할 수 있었다. 본 구현에서는 4000번 정도의 게임 시행에서 아주 능숙하게 피하는 결과를 얻을 수 있었다.
#인공지능(Artificial Intelligence) #기계학습(Machine Learning) #강화학습(Reinforcement Learning)

목차

요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme
IV. Conclusions
REFERENCES

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