OpenAI Gym, and Minigrid. On a diverse set of tasks, Decision Transformer performs comparably or better than traditional approaches. Performance is measured by normalized episode return (see text for details).
在Decision Transformer模型中,我们需要定义一些额外的组件,例如注意力机制和多头注意力机制。代码实现如下: ``` class DecisionTransformer(nn.Module): def __init__(self, num_layers, num_heads, input_size, hidden_size, vocab_size, max_len): super(DecisionTransformer, self).__init__() self....
Decision Transformer的表现达到甚至超过了目前最好的基于dynamic programming的主流方法; 在一些需要long-term credit assignment的task(例如sparse reward或者delayed reward等),Decision Transformer的表现远超过了最好的主流方法。 2. Method 接下来介绍Decision Transformer的设计框架,主要需要关注的是他们如何将RL问题建模成...
decision transformer 代码decision transformer代码 Decision Transformer Code This code is written in C# and is used to transform an input set of decisions into a more useful format. The code starts by declaring the input data structure: public struct Decision { public int Value; public int Weight...
Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling 近年来越来越多的工作证明了Transformer强大的表征能力和时序建模能力,而强化学习本质上就是一个序列问题,所以本文尝试将Transformer用在强化学习领域,不再使用TD learning等传统强化学习方法训练策略,而是将强化学习重构成一个适合Transformer的序列问题,基于...
图1:Decision Transformer架构1。状态、动作和回报被馈送到特定于模态的线性嵌入中,并添加了位置回合时间步骤编码。Token被输入到GPT架构中,该架构使用因果自注意掩码自回归地预测动作。 1我们的代码可以在以下网址获取:https://sites.google.com/berkeley.edu/decision-transformer ...
代码:kzl/decision-transformer 官方主页:Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling 发表:NIPS 2021 领域:离线强化学习(offline/batch RL)—— Transformer Based / Hindsight 监督思想 摘要:我们提出了一个将强化学习(RL)抽象为序列建模问题的框架。这使得我们能够...
决策Transformer代码实现 为了更好地理解决策Transformer的工作原理,我们将介绍一个简化版的代码实现。以下是决策Transformer的主要组件: 1.输入编码器:用于将输入数据进行编码。一种常用的方式是使用Transformer的编码器结构。 2.决策生成器:用于生成决策结果。可以是一个全连接层或是其他适合具体问题的结构。 3.自注意力...
这个transformer好像具有自己从数据中发现规律的能力,不需要做batch RL里面的policy improvement就能找到更优的策略(Thus, by combining the tools of sequence modeling with hindsight return information, we achieve policy improvement without the need for dynamic programming.)。然后用的时候,需要输入target_return,...
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn import tree dummy_train = pd.read_csv('dummy_train.csv') tree_clf = tree.DecisionTreeClassifier() X_train = dummy_train["text"] ...