1、Transformer模型的提出背景(从RNN、LSTM到注意力机制的演进、Transformer模型的诞生背景及其在自然语言处理和计算视觉中的重要性) 2、Transformer模型拓扑结构(编码器、解码器、多头自注意力机制、前馈神经网络、层归一化和残差连接等) 2、Transformer模型工作原理(为什么Transformer模型需要位置信息?位置编码的计算方法?Tra...
Transformer 模型是一种基于自注意力(Self-Attention)机制的深度学习模型,由 Vaswani 等人在 2017 年的论文 “Attention is All You Need” 中首次提出。自那时以来,Transformer 已经在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的成功,并成为了很多现代 NLP 模型(如 BERT、GPT 系列)的基础。而现在也开始进入图像领域,大有一...
本文针对这些局限性,提出了一种创新的解决方案,引入了一种新的框架,该框架将Transformer架构与近端策略优化(PPO)结合起来,以增强在动态IoT环境中的理解和行动能力。通过利用Transformer的自注意力机制,不仅提高了状态表示的质量,而且在多个IoT场景中展示了与传统RL方法相比在决策效率、适应性和整体性能方面的显著改进。
使用Transformer来优化强化学习中的轨迹数据,可以更好地建模人类偏好和非Markovian奖励。例如,Decision Transformer(Reinforcement Learning via Sequence Modeling)将强化学习问题转换为条件序列建模问题,利用Transformer模型输出最佳动作,从而在多个基准任务上取得了优异的表现。Trajectory Transformer则进一步将离线强化学习视为一个...
万事通JAT模型是一个基于Transformer的多模态通用强化学习智能体,由法国INRIA研究者提出。它能够处理多种任务,如顺序控制、计算机视觉和自然语言处理。JAT模型利用Transformer的强大表示能力和注意力机制,通过多模态编
Q-Transformer :DeepMind开发的一种新的强化学习方法,它的目标是从大量的数据中学习如何完成多种任务。该方法可以处理大量的数据,并且可以从人类的示范中学习。这意味着,如果有一个人类专家展示如何完成任务,Q-Transformer可以从这些示范中学习。Q-Transformer 可以应用于各种需要决策学习的领域,如机器人控制、游戏策略优...
【耗时5年!修改数521次!】李宏毅深度学习教程整理与优化! 这份耗时5年!修改521次的李宏毅深度学习教程整理与优化,包含了李宏毅老师课程的精华内容和拓展内容;内容涉及:机器学习基础、实践方法论、深度学习基础、卷积神经网络、循环神经网络、 - 读论文的Rocky学长于20
ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具,使用了Transformer神经网络架构,也是GPT-3.5架构,这是一种用于处理序列数据的模型,拥有语言理解和文太生成能力。尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型,这些语料库包合了真实世界中的对话,使得ChatGPT具备上知...
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个人认为,结合 Transformer 与 强化学习 是 AGI 的关键一步。目前已经有 Decision Transformer 和 RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback) 这两种尝试,【附录A】分析它们的利弊。 本文企图寻找一个比较合理的方案。(但暂时未能解决) 首先,主宰 强化学习 的只有一条方程,就是 Bellman equation, 这是我比...