강화학습을 통한 계층적 RNN의 행동 인식 성능강화

Q: 이 논문에서 정의한 간소화된 NAS란 무엇인가?

간소화된 NAS는 기존 NAS의 단점인 많은 하드웨어 자원과 시간 소모를 극복하기 위해 제안된 방법이다. Nested LSTM의 입력 노드와 depth 개수만을 조정하여 계층적 RNN의 파라미터를 효율적으로 탐색하고, 이를 통해 적은 컴퓨터 자원으로도 학습 속도를 증가시키며 행동 인식 성능을 향상시킨다.

Q: 강화학습을 통한 계층적 RNN의 행동 인식 성능 강화의 핵심 요인은 무엇인가?

연구 결과, 계층적 RNN의 성능 강화는 간소화된 강화학습을 통해 Nested LSTM의 입력 노드와 depth 개수 등 파라미터를 효율적으로 탐색하고 수정함으로써 달성된다. 이는 기존 알고리즘 대비 높은 행동 인식 분류 정확도를 얻는 데 기여한다.

김상조; 곽소항; 차의영

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김상조 (부산대학교) 곽소항 (부산대학교) 차의영 (부산대학교)

저널정보: 한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2018년 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집 제26권 제2호

발행연도: 2018.7

수록면: 360 - 363 (4page)

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본 논문에서는 계층적 RNN의 성능 향상을 위하여 강화학습을 통한 계층적 RNN 내 파라미터를 효율적으로 찾는 방법을 제안한다. 계층적 RNN 내 임의의 파라미터에서 학습을 진행하고 얻는 분류 정확도를 보상으로 하여 간소화된 강화학습 네트워크에서 보상을 최대화하도록 강화학습 내부 파라미터를 수정한다. 기존의 강화학습을 통한 내부 구조를 찾는 네트워크는 많은 자원과 시간을 소모하므로 이를 해결하기 위해 간소화된 강화학습 구조를 적용하였고 이를 통해 적은 컴퓨터 자원에서 학습속도를 증가시킬 수 있었다. 간소화된 강화학습을 통해 계층적 RNN의 파라미터를 수정하고 이를 행동 인식 데이터 세트에 적용한 결과 기존 알고리즘 대비 높은 성능을 얻을 수 있었다.

#계층적 RNN(Hierarchical RNN) #강화학습(reinforcement learning) #행동 인식(action recognition)

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