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...
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...
这篇论文应该第一次是把transformer应用到RL领域,在github上的star也是达到了800,同期的一篇model-based的工作也是来自于UCB的RL + transformer的工作 [1]。其中最重要的contribution就是跳过了MDP的过程,如果…
在本节中,我们介绍 Decision Transformer,该算法最大化复用了 Transformer 的网络架构,并对历史轨迹进行自回归训练。 Decision Transformer architecture. States, actions, and returns are fed into modalityspecific linear embeddings and a positional episodic timestep encoding is added. Tokens are fed into a GPT...
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) ...
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...
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...
为了解决这一问题,研究人员将自注意力机制引入决策网络中,提出了Decision Transformer模型,其具有很强的灵活性和适应性。 2. Transformer模型 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。
这使得我们能够利用 transformer 模型的简单性(simplicity)和可扩展性(scalability),以及 GPT-x 和 BERT 等语言建模方面的相关进展。特别地,我们提出了 Decision Transformer(DT),一个将 RL 问题转换为条件序列建模的架构。与之前基于值函数或计算策略梯度的 RL 方法不同,DT 只是通过 causally masked Transformer 来...
自注意力计算层是决策Transformer的关键组件之一,负责计算输入数据中不同部分之间的相关程度。这可以通过计算注意力权重来实现,其中较相关的部分将获得较高的注意力权重。注意力权重可以在不同层次和头部之间进行计算,以更好地捕捉输入数据的关系。 以下是一个简化版的决策Transformer代码实现的伪代码: classDecisionTransf...