另一方面,这种基于模仿的 recipes 很受欢迎,可能是因为难以将 Transformer 架构与更强大的时间差分方法(例如 Q-learning)集成。 Q-Learning DT:提议将 Q-function 与基于 Transformer 的策略结合使用,但 Q-function 本身并没有使用基于Transformer 的架构.(但Q-Transformer重点在于直接训练 Transformer 来表示 Q 值)...
实验结果表明,Q-Transformer在处理大型多样化的现实世界机器人操控任务时,表现出了卓越的性能。与之前的离线RL算法和模仿学习技术相比,Q-Transformer在多个任务上都取得了显著的优势。总之,Q-Transformer是一种可扩展的强化学习方法,它通过使用Transformer结构为Q函数提供可扩展的表示,从而能够在处理大规模的离线数据集时,...
(1) Can Q-Transformer learn from a combination of demonstrations and sub-optimal data? (2) How does Q-Transformer compare to other methods? (3) How important are the specific design choices in Q-Transformer? (4) Can Q-Transformer be applied to large-scale real world robotic manipulation pr...
DeepMind最近开发了一种名为Q-Transformer的新强化学习方法,旨在从海量数据中学习如何完成各种任务。这种方法能够处理大量数据,并且能够从人类的示范中学习。换句话说,如果有一个人类专家展示如何完成任务,Q-Transformer可以从这些示范中汲取知识。Q-Transformer的核心在于它对动作的处理方式。与传统方法不同,它不是直接学习...
计算Q(Query) 权重矩阵W_K计算Key(K):在Transformer模型中,Key(K)是通过将输入数据的嵌入矩阵E与权重矩阵W_K相乘得到的。 权重矩阵W_K的定义: 在Transformer模型中,权重矩阵W_K也是一个可训练的权重矩阵,用于将输入数据的嵌入映射到Key向量(K)。
Transformer中Q,K,V的理解 技术标签:机器学习 Query,Key,Value的概念取自于信息检索系统,举个简单的搜索的例子来说。当你在某电商平台搜索某件商品(年轻女士冬季穿的红色薄款羽绒服)时,你在搜索引擎上输入的内容便是Query,然后搜索引擎根据Query为你匹配Key(例如商品的种类,颜色,描述等),然后根据Query和Key的相似...
🔍 在Transformer结构中,Q代表Query(查询),K代表Key(键),V代表Value(值)。这三个概念在不同任务中有不同的含义哦。🌐 以机器翻译任务为例,在Encoder的输入端,Q、K、V都指代英文的embedding,执行的是self-attention。而在Decoder的输入端,它们则指代德文的embedding,执行的是masked self-attention。当Encoder和...
2. Q,K,V物理意义上是一样的,都表示同一个句子中不同token组成的矩阵。矩阵中的每一行,是表示一个token的word embedding向量。假设一个句子"Hello, how are you?"长度是6,embedding维度是300,那么Q,K,V都是(6, 300)的矩阵 简单的说,K和Q的点乘是为了计算一个句子中每个token相对于句子中其他token的相似...
1. 科学论文「Attention Is All You Need」如今已经到达了传奇地位,其中所提及的 Transformer 架构正在影响着所有人的生活。 2. Transformer 的故事始于 Uszkoreit,递归神经网络在解析较长文本时遇到困难, 因此从 2014 年起他开始构思一种不同的方法:自注意力(self-attention)。
在Q-transformer中,首先将多维连续动作进行逐维度的离散化处理,将每个维度的动作看做是RL中的一个时间步,也可以看做是一个token,Transformer可以用于处理离散token序列,因此我们可以利用一个transformer模型拟合每一维动作对应的Q值,然后设计合适的损失函数对transformer进行训练。