Decision Transformer(DT)是一种纯监督学习方法,它将强化学习问题转化为自回归序列建模问题。与传统RL的马尔科夫决策过程(MDP)不同,DT不再局限于单个时间步的决策,而是关注整个序列的生成。DT通过学习状态、动作和回报之间的映射关系,从而能够在给定期望回报的情况下生成最优动作序列。 序列建模与Transformer DT的核心在...
Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modelingarxiv.org/abs/2106.01345 这是transformer在强化学习领域非常重要的工作,作者想借助Transformer架构的简洁性和可扩展性,对强化学习的state,action,reward序列结合因果掩码建模,把寻找最优action变成生成行为,而不是基于奖励函数、策略梯度。 transformer通过...
它试图借助Transformer架构的简洁性和可扩展性,对强化学习的state、action、reward序列结合因果掩码建模,把寻找最优action变成生成行为,而不是基于奖励函数、策略梯度。 Decision Transformer主要通过以下方式实现: 1. 自注意机制:Transformer中的自注意机制使得模型能够关注输入序列中的不同部分,并根据当前状态生成相应的动作...
Decision Transformer简介 Decision Transformer是一种将强化学习问题转化为条件序列建模问题的创新架构。不同于传统RL方法通过拟合值函数或计算策略梯度来优化策略,DT直接利用Transformer模型(如GPT-x和BERT)的强大序列建模能力,通过自回归方式预测最优动作序列。这一转变不仅简化了RL问题的复杂性,还充分利用了Transformer在处...
大家都在提到的很火的一个工作,把自然语言领域效果比较好的 Transformer 结构,用到了离线强化学习中。 方法 先直接来讲一下它的做法。 设定:离线强化学习设定,即从给定一堆离线的轨迹数据(state, action, reward, ...)中学习好的策略。 建模:把轨迹看做为reward-to-go, state, action, ... 组成的序列。注...
注意,每个时间步都对应于一个embedding,并被添加到每个token中,注意这与transformer使用的标准位置嵌入不同,因为一个时间步对应三个token。 然后,标记通过GPT模型进行处理,该模型通过自回归建模预测未来的动作标记(action tokens)。 0x3:Training 对于训练过程,我们需要准备一个离线轨迹数据集。
于是乎,在2021年,以 Decision Transformer[3]/Trajectory Transformer[1-2]为代表的一系列工作出现了,试图将决策问题归于序列预测,在诸多 Offline RL 基准数据集上都取得了令人惊艳的效果,展现出了通往决策大模型的潜力。 Decision Transformer(如何序列预测用来解决决策问题) ...
Transformer是一种基于注意力机制的神经网络模型,用于处理序列到序列的任务。它由编码器和解码器组成,编码器将输入序列映射为一组隐藏表示,解码器根据这些表示产生输出序列。Transformer模型通过自注意力机制实现了位置无关的建模和全局信息的交互,使其在处理长序列任务上表现出色。 3.决策问题建模 决策问题可表示为在给定...
从问题形式上看,Offline RL 数据中的轨迹序列恰好也是序列数据,正好适用于 Transformer 类先进的序列建模模型 标准GPT 只是一个模仿数据集序列进行生成的模型,如果直接把它用到离线数据集上,其实就是做了个 “轨迹级” 的 BC 模仿学习,而我们都知道在 Offline 数据集上直接这样做会由于次优轨迹的存在而导致性能不...
决策Transformer简介 决策Transformer是一种基于Transformer架构的神经网络模型,用于处理决策问题。与传统的神经网络模型不同,决策Transformer引入了自注意力机制和多头注意力机制,以便更好地捕捉输入数据的关系。 自注意力机制 自注意力机制允许模型集中注意力于输入数据中的不同部分。例如,在处理自然语言时,自注意力机制可以...