Decision Transformer 提供了一种新颖的视角,将决策问题转化为序列建模问题,利用 Transformer 的强大能力来解决复杂的决策任务。这种方法在强化学习和决策控制领域展示了良好的应用前景。
模型脚本decision_transformer.py 模型脚本MLPBCModel trainer.py evaluate sparse reward情况 深入dt的源码,详细流水账在此,之前一刷的科普帖如下 李同学:【论文阅读笔记】Decision Transformer22 赞同 · 0 评论文章 二刷schedule 实验环境配置,debug走一遍看下pipline 二刷论文,论文对照代码debug 代码精读 周边 这是...
https://sites.google.com/berkeley.edu/decision-transformer transfomer 官方网站有个实现,但是相对比较难懂点。https://sites.google.com/berkeley.edu/decision-transformer 多番寻找后,找到个更简单的实现,decision transformer 的最小实现 https://github.com/nikhilbarhate99/min-decision-transformer 把r(reward),...
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。
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...
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...
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....
我们将最后的K个时间步骤输入到Decision Transformer中,总共有3K个标记(每种模态一个) 距离目标剩余动作(return-to-go) 状态(state) 动作(action) 为了获得token embeddings,,我们为上述每个模态学习一个线性层,将原始输入投影到embedding空间,然后进行层归一化。
Decision Transformer Lili Chen*, Kevin Lu*, Aravind Rajeswaran, Kimin Lee, Aditya Grover, Michael Laskin, Pieter Abbeel, Aravind Srinivas†, and Igor Mordatch† *equal contribution, †equal advising A link to our paper can be found onarXiv. ...