最后，他们还采用了一种混合更新机制，其将蒙特卡洛和 n 步返回与时间差备份（temporal difference backups）组合到了一起。结果表明这种做法能提升基于 Transformer 的离线强化学习方法在大规模机器人学习问题上的表现。总结起来，这项研究的主要贡献是 Q-Transformer，这是一种用于机器人离线强化学习的基于 Transformer ...
虽然Transformer的热潮已经开始席卷强化学习领域，但由于RL本身的特性，例如需要进行独特的特征、架构设计等，当前Transformer与强化学习的结合并不顺利，其发展路线也缺乏相关论文进行贯穿性地总结。最近来自清华大学、北京大学、腾讯的研究人员联手发表了一篇关于Transformer与强化学习结合的调研论文，系统性地回顾了在强化学习...
为了更好地推动强化学习领域发展，来自清华大学、北京大学、智源人工智能研究院和腾讯公司的研究者联合发表了一篇关于强化学习中 Transformer（即 TransformRL）的综述论文，归纳总结了当前的已有方法和面临的挑战，并讨论了未来的发展方向，作者认为 TransformRL 将在激发强化学习潜力方面发挥重要作用。论文地址：https://ar...
一、Decision Transformer Decision Transformer 更详细的讲解可以见前面单独的介绍:张楚珩:【强化学习 214】Decision Transformer 根据学弟组会上分享的看法和跑实验的一些结果来看,Decision Transformer 的一个很大的问题是没有太多泛化的能力。其能够取得好的结果,更多的是把数据上的轨迹/动作序列都记下来了,测试的时候...
受到NLP,CV 领域的启发,利用 Transformer 处理长期信息的能力,或许可以在部分可观察的强化学习领域提供类似的性能提升,但是大规模 Transformer 的成功应用尚未在 RL 环境中实现。在论文[1]中,作者通过实验分析展示了标准 Transformer 架构难以优化,以前在监督学习环境中也观察过类似问题,但在RL 的优化目标下尤为明显。为...
1、什么是强化学习？强化学习是一种机器学习方法，通过与环境的交互来训练智能体，使其在不同状态下采取能够最大化累积奖励的行动。其目标是通过试错学习（trial-anderror）找到最优策略，使得在长时间内累积的奖励最大化。在强化学习中，智能 体（Agent）通过与环境的互动不断学习，通过奖励和惩罚来调整其策略，...
Transformer模型自发布后,很快就成了自然语言处理和计算机视觉领域在有监督学习设置下的主流神经架构。 虽然Transformer的热潮已经开始席卷强化学习领域,但由于RL本身的特性,例如需要进行独特的特征、架构设计等,当前Transformer与强化学习的结合并不顺利,其发展路线也缺乏相关论文进行贯穿性地总结。
在本文,作者主要研究和理解上下文学习在连续决策任务上的应用,特别是在强化学习背景下。决策(例如强化学习)比监督学习更加动态和复杂。理解和应用上下文学习可以在很大程度上提高Agent适应能力和决策能力,这对于机器人控制和推荐系统来说也是非常有用的。
基于Transformer的强化学习(TRL)是一种利用Transformer模型架构来改进和增强强化学习算法性能的方法。 这种方法通过结合Transformer模型强大的表示能力和强化学习的决策优化框架,显著提升了智能体的学习能力和适应能力,为我们解决复杂环境下的决策问题提供了新的思路,因此也被广泛应用于各大领域。
基于此,DeepMind提出了算法蒸馏(Algorithm Distillation, AD) ,通过建立因果序列模型将强化学习算法提取到神经网络中。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2210.14215.pdf 算法蒸馏将学习强化学习视为一个跨episode的序列预测问题,通过源RL算法生成一个学习历史数据集,然后根据学习历史作为上下文,通过自回归预测行为来训练因...