强化学习+Transformer,29个创新点汇总 基于Transformer的强化学习(TRL)是一种利用Transformer模型架构来改进和增强强化学习算法性能的方法。 这种方法通过结合Transformer模型强大的表示能力和强化学习的决策优化框架,显著提升了智能体的学习能力和适应能力,为我们解决复杂环境下的决策问题提供了新的思路,因此也被广泛应用于各...
作者用高频订单数据作为 Q 学习的输入状态,以实现高频交 易决策,取得了远好于基准的表现;Yuh-Jong Hu 等人用 GRU 预测股票收益表 示作为市场状态,并且在奖励函数中加入了风险调整;在模型算法及结构上的创 新较多,如 Suri 等人引入了分层结构的强化学习,最终较基线模型提升...
在真实世界实验中,他们使用的数据集包含 3.8 万个成功演示和 2 万个失败的自动收集的场景,这些数据是通过 13 台机器人在 700 多个任务上收集的。Q-Transformer 的表现优于之前提出的用于大规模机器人强化学习的架构,以及之前提出的 Decision Transformer 等基于 Transformer 的模型。方法概览 为了使用 Transformer ...
但是它又不像 Decision Transformer 那样完全依赖先验,比如如果先验地知道最大的 R=100,但是数据中没有,MGDT 就不会把它选出来,原因是原本 P(R=100|...)≈0。 这里吧之前的 Decision Transformer 称作 BC Transformer,该方法能够更有效地利用全量(可能不是很专家)的数据。 五、Bootstrapped Transformer Wang, K...
近年来,Transformer架构在广泛的SL任务中彻底改变了学习范式,并表现出比CNN和RNN更优越的性能,比如Transformer架构能够对较长的依赖关系进行建模,并具有出色的可扩展性。受SL成功启发,行业内对在强化学习中应用Transformer的兴趣激增,最早可以追溯到2018年的一篇论文,其中自注意机制被用于结构化状态表示的关系推理。之...
在人工智能领域,强化学习和 Transformer 模型是两个重要的概念,它们在许多自然语言处理和决策等任务中发挥着关键作用。本文将带您了解这些概念及其在实现目标对齐方面的应用,并探讨生成式人工智能模型能力、参数大小和学习能力之间的关系,从而让我们了解生成式人工智能的原理与能力。
实际上,在强化学习中使用 Transformer 做函数逼近器面临一些特殊的挑战,包括:强化学习智能体(agent)的训练数据通常是当前策略的函数,这在学习 Transformer 的时候会导致不平稳性(non-stationarity);现有的 RL 算法通常对训练过程中的设计选择高度敏感,包括模型架构和模型容量 [Henderson et al., 2018];基于 ...
Transformer 与强化学习 Transformer 架构 [5] 于 2017 年提出之后慢慢引发了自然语言处理的革命,后续的 BERT 和 GPT-3 逐渐将自监督 + Transformer 这个组合不断推向新的高度,在自然语言处理领域不断涌现出少样本 (few-shot) 学习等性质的同时,也开始向诸如计算机视觉的领域不断扩散[6][7]。然而对于强化学习...
算法蒸馏将学习强化学习视为一个跨episode的序列预测问题,通过源RL算法生成一个学习历史数据集,然后根据学习历史作为上下文,通过自回归预测行为来训练因果Transformer。 与蒸馏后学习(post-learning)或专家序列的序列策略预测结构不同,AD能够在不更新其网络参数的情况下完全在上下文中改进其策略。 Transfomer收集自己的数据,...
强化学习中pytorch和Transformer的区别 pytorch-transformers,准备工作1.安装VS2017_Community2.安装CUDA10.03.安装cuDNN具体安装方法已在上一篇博文中介绍:Win10系统安装CUDA10.0和cuDNN接下来介绍如何安装GPU支持的PyTorchPyTorch安装PyTorch的安装方式有conda和pip两种