부정 훈련 예제를 이용하는 경로 학습 알고리즘의 수렴에 대한 고찰
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2010
작성언어
Korean
KDC
405
자료형태
학술저널
수록면
39-95(57쪽)
제공처
컴퓨터 게임이나 가상현실 속의 캐릭터, 로봇, 아바타 등의 자율적 경로 이동은 미리 정해
진 방식대로 움직이는 것이 아니라 상황에 맞는 경로를 찾아낼 수 있어야 가능하다. 이를
가능하게 하기 위해서는 탐색에 의한 단순 경로 찾기의 수준을 넘어 스스로 환경에 적응하
고 학습하는 능력이 있어야 하는데 해법 중의 하나가 인공지능 분야의 기계학습이다. 일반
적으로 경로를 계획하는 과정은 탐색 알고리즘과 탐색 알고리즘에서 취하는 평가함수에 의
하여 결정되는데 본 논문에서는 경로계획을 위한 기계학습을 평가함수를 최적화하는 것으로
정의하고 이를 탐색 알고리즘과 통합하여 구현한다. 즉, 일반적인 탐색을 진행하면서 주어진
훈련예제와의 비교를 통해 평가함수를 구성하는 여러 요소들의 가중치를 조정해 나가는 것
을 말한다. 본 논문에서는 효과적인 학습을 위해 좋은 경로와 나쁜 경로를 대변하는 긍정
예제와 부정 예제를 모두 사용하는 탐색과 통합된 기계학습 알고리즘을 소개하며 이 알고리
즘이 수렴함을 증명한다.
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