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비전 트랜스포머를 활용한 심층강화학습 Evaluating Vision Transformer for Deep Reinforcement Learning from Image
논문 기본 정보
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2023 한국컴퓨터종합학술대회 논문집
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 1,802 - 1,804 (3page)
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비전 트랜스포머를 활용한 심층강화학습
초록·키워드
본 논문에서는 기존의 컴퓨터 비전 분야에서 합성곱 신경망보다 좋은 성능을 보여준 ViT 와 CNN 의 두 시각 모델을 심층 강화학습 모델인 Deep Q-Network (DQN)에 접목하여 간단한 Cart Pole 환경에서 두 시각 모델의 성능에 대한 비교 연구를 제시한다. ViT 는 CNN 대비 제한적인 성능을 보였으며 특히 그 성능은 랜덤 에이전트의 상한선보다 낮았다. 그 후, ViT 의 파라미터 크기를 축소하여 ... 전체 초록 보기
본문·목차
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