• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.135-141
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• 2019

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.