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。 XuanAxuan:【深度强化学习】Sequential DQN:...
Q-Transformer|自回归Q值来扩展机器人离线强化学习 qtransformer.github.io/ 1.摘要 在这项工作中,我们提出了一个可扩展的scalable强化学习方法,用于从大型离线数据集中训练多任务策略,该方法可以利用人工演示和自动收集的数据。我们的方法使用Transformer为通过离线temporal difference backups, 训练的 Q 函数提供可扩展的...
融合卷积提取局部信息的优势和Transformer提取全局信息的优势。具体的做法也比较直观,利用一层Multi-head A...
在Transformer模型中,Q(Query)、K(Key)和V(Value)这三个向量是注意力机制(Attention Mechanism)中的核心概念。下面详细解释它们的作用: Q(Query)向量: 功能:Q向量代表查询,它用于在编码器和解码器中提出“查询”以寻找相关的信息。 计算方式:通过对输入序列的每个元素(例如,词嵌入向量)与权重矩阵WQ进行线性变换得到。
近年来transformer在深度学习领域掀起了一股腥风血雨。作为一个NLP模型,它在NLP的各个子任务比如NER,POS...
注意力机制的本质|Self-Attention|Transformer|QKV矩阵 14.4万播放 从“卷积”、到“图像卷积操作”、再到“卷积神经网络”,“卷积”意义的3次改变 39.9万播放 【矩阵的导数运算】1_标量向量方程对向量求导_分母布局_分子布局 10.7万播放 【公开课】最新斯坦福李飞飞cs231n计算机视觉课程【附中文字幕】 91.1万播放 ...
以往基于Transformer的预测模型通常先将同一时刻下的多个变量嵌入到高维特征表示(Temporal Token),使用前馈网络(Feed-forward Network)编码每个时刻的特征,并使用注意力模块(Attention)学习不同时刻之间的相互关联。 然而,这种方式可能会存在如下问题: 设计思路
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...
Transformer模型详解 Attention is all you need#深度学习 #机器学习 #神经网络 #transformer神经网络架构 #c 无限超人Infinitman 1 0 真的太完整了!一口气从入门到精通学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络,看完学不会up退出IT圈!! 吴恩达大模型LLM 3474 36 数据预处理(缺失值...
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)。