在 RL 领域，Parisotto 和 Salakhutdinov 提出把基于大容量 Transformer 的学习器模型转变为小容量的 actor 模型，以避免 Transformer 的高推理延迟。然而，这种方法在内存和计算方面仍然很昂贵。目前，RL 社区还未充分探索高效或轻量级的 Transformer。强化学习中的 Transformer 尽管 Transformer 已成为大多数监督学习研究的...
实验结果揭示了 Transformer 可以增强RL算法的记忆能力,能够处理需要记住1500步之前观察的任务。然而,Transformer并未改善长期的信用分配能力。总之,该研究结果解释了Transformer在RL领域的成功,同时也强调了未来研究和基准设计的重要领域。作者代码:https://github.com/twni2016/Memory-RL。 论文[3]-表1:各种任务所需的...
一、Decision Transformer DT提出了一个将RL抽象为序列建模问题的框架,用于Offline RL领域。 动机:Transformer在CV/NLP领域的巨大成功和Transformer本身的简洁和可伸缩性以及泛化性,因此考虑能否将Transformer用于RL领域用作序列建模。 那么将Transformer用于RL的序列建模有什么好处? 绕过RL中通过自举对returns的缓慢传播,从而...
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。
实验结果发现,尽管没有经过明确的训练,「预训练的Transformer可用于解决一系列上下文中的RL问题」,并表现出在线探索和离线保守的特性;同时该模型还可以「将预训练的分布推广到新的任务中,并自动适应未知结构的决策策略」;最后作者证明了DPT可以被视为贝叶斯后验抽样的有效实现。
但是在强化学习(RL)领域, Transformer 架构仍未被广泛采用,普通的 MLP 网络结构已经可以解决很多常见的决策问题,带有部分可观测性质(POMDP)的决策也依然以 RNN(比如GRU,LSTM)为主流。究竟是什么制约了 Transformer 在强化学习领域的应用呢?是其固有的一些弱点:比如训练调参比较复杂,需要大量的数据和计算资源才能收敛;...
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。
Transformer 开始进军决策领域了,它能否替代离线强化学习呢?近日,UC 伯克利、FAIR 和谷歌大脑的研究者提出了一种通过序列建模进行强化学习的 Transformer 架构,并在 Atari、OpenAI Gym 等强化学习实验平台上媲美甚至超越 SOTA 离线 RL 基线方法。 自2016 年 AlphaGo 击败李世石开始,强化学习(Reinforcement Learning)在优化...
首先通过保存 RL 算法在大量单独任务上的训练历史来生成大型多任务数据集，然后 transformer 模型通过将前面的学习历史用作其上下文来对动作进行因果建模。由于策略在源 RL 算法的训练过程中持续改进，因此 AD 不得不学习改进算子以便准确地建模训练历史中任何给定点的动作。至关重要的一点是，transformer 上下文必须足够...