Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)
- 2023.01a
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- Pages.25-26
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- 2023
Comparison of Activation Functions of Reinforcement Learning in OpenAI Gym Environments
OpenAI Gym 환경에서 강화학습의 활성화함수 비교 분석
- Myung-Ju Kang (School of Game, Chungkang College of Cultural Industries)
- 강명주 (청강문화산업대학교 게임콘텐츠스쿨)
- Published : 2023.01.11
Abstract
본 논문에서는 OpenAI Gym 환경에서 제공하는 CartPole-v1에 대해 강화학습을 통해 에이전트를 학습시키고, 학습에 적용되는 활성화함수의 성능을 비교분석하였다. 본 논문에서 적용한 활성화함수는 Sigmoid, ReLU, ReakyReLU 그리고 softplus 함수이며, 각 활성화함수를 DQN(Deep Q-Networks) 강화학습에 적용했을 때 보상 값을 비교하였다. 실험결과 ReLU 활성화함수를 적용하였을 때의 보상이 가장 높은 것을 알 수 있었다.