AlphaQuoridor: AlphaZero 알고리즘 기반 쿼리도 게임 에이전트 구현

Q: 이 논문에서 정의한 알파제로란 무엇인가?

구글 딥마인드에서 개발한 인공지능 알고리즘으로, 몬테카를로 트리 탐색과 정책 가치망을 결합하여 스스로 학습하는 시스템이다. 자가 대결을 통해 인간의 기보 없이도 데이터를 생성하고 학습함으로써 다양한 보드게임에서 인간을 뛰어넘는 성능을 구현하는 것이 특징이다.

Q: 쿼리도 게임에서 알파제로 알고리즘의 학습 횟수가 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 훈련 초기에는 과적합으로 인해 성능이 저하되었으나 학습 횟수가 증가함에 따라 이를 극복하였다. 특히 5k회 훈련 시 최소최대 알고리즘 상대 승률은 15%에 불과했으나, 65k회 훈련 후에는 승률이 81%까지 급증하며 압도적인 성능 향상을 보였다.

이재이; 고상기

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이재이 (강원대학교) 고상기 (강원대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2020 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2020.7

수록면: 1,489 - 1,491 (3page)

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구글 딥마인드 연구진이 2016년 발표한 바둑 인공지능인 알파고는 컴퓨터가 정복하지 못할 것이라고 여겨지던 바둑을 학습하는데 성공했다. 이후 2017년에는 인간의 바둑 기보 없이도 스스로와의 대결을 통해 학습하는 방식의 알파고 제로가 공개되었고, 같은 해에 바둑 이외의 게임 ... 전체 초록 보기

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