잔여 신경망을 활용한 DouZero 성능 향상

Core Concepts

잔여 신경망(ResNet)을 DouZero 모델에 적용하여 성능을 크게 향상시켰으며, 입찰 시스템을 추가하여 인간 플레이어와의 경쟁에서도 우수한 성과를 달성했다.

Abstract

이 연구는 DouDizhu라는 복잡한 3인 협력-대결 게임에 대한 강화학습 모델을 개선하였다. 기존 DouZero 모델의 다층 퍼셉트론(MLP) 구조에 잔여 신경망(ResNet) 블록을 추가하여 모델 성능을 향상시켰다. 실험 결과, ResNet 블록 수를 늘릴수록 DouZero 모델 대비 승률이 지속적으로 증가하였다. 또한 입찰 시스템을 추가하여 플레이어가 지주가 될지 여부를 판단할 수 있도록 하였다. 이를 통해 인간 플레이어와의 대결에서도 우수한 성과를 달성하였다. 다만 ResNet 모델 학습에 더 많은 계산 자원이 필요하다는 한계가 있다.

Stats

DouRN 모델은 DouZero 모델 대비 3.0 × 10^5 학습 단계에서 지주 승률이 52.02%, 농민 승률이 53.77%로 향상되었다.
DouRN 모델은 6.0 × 10^5 학습 단계에서 지주 승률이 56.80%, 농민 승률이 56.40%로 나타났다.

Quotes

"ResNet 채택으로 더 깊은 신경망을 구축할 수 있어 복잡한 특징과 전략을 더 잘 포착할 수 있게 되었다."
"입찰 시스템 도입으로 인간 플레이어와의 대결에서도 우수한 성과를 달성하였다."

Key Insights Distilled From

DouRN

by Yiquan Chen,... at arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14102.pdf

Deeper Inquiries

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