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, 这是我比较熟悉的...
特别地,作者主要比较了基于TD学习的无模型离线RL算法,因为Decision Transformer架构本质上也采用无模型方式。作者还将其与模仿学习及其变体进行了比较,因为这些方法同样采用了与Decision Transformer相似的概率策略学习(likelihood based policy learning)框架。具体的算法选择取决于环境,作者的研究动机如下: TD学习:大部分此类...
For this reason, we propose a multi-robot autonomous exploration method based on the Transformer model. Our multi-agent deep reinforcement learning method includes a multi-agent learning method to effectively improve exploration efficiency. We conducted experiments comparing our proposed method with ...
它采用了一种基于「规则的强化学习方法」(Rule-based Reinforcement Learning),称为「组相对策略优化」(Group Relative Policy Optimization — GRPO),根据预定义规则计算奖励,使训练过程更简单且更具可扩展性。 DeepSeek-R1:为了解决DeepSe...
官方主页:Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling 发表:NIPS 2021 领域:离线强化学习(offline/batch RL)—— Transformer Based / Hindsight 监督思想 摘要:我们提出了一个将强化学习(RL)抽象为序列建模问题的框架。这使得我们能够利用 transformer 模型的简单性(simplicity)和可...
它采用了一种基于「规则的强化学习方法」(Rule-based Reinforcement Learning),称为「组相对策略优化」(Group Relative Policy Optimization — GRPO),根据预定义规则计算奖励,使训练过程更简单且更具可扩展性。 DeepSeek-R1:为了解决DeepSeek-R1-Zero的局限性,如低可读性和语言混杂,DeepSeek-R1纳入了一组有限的高...
它采用了一种基于「规则的强化学习方法」(Rule-based Reinforcement Learning),称为「组相对策略优化」(Group Relative Policy Optimization — GRPO),根据预定义规则计算奖励,使训练过程更简单且更具可扩展性。 DeepSeek-R1:为了解决DeepSeek-R1-Zero的局限性,如低可读性和语言混杂,DeepSeek-R1纳入了一组有限的高...
A Survey on Transformers in Reinforcement Learning 论文地址: https://arxiv.org/pdf/2301.03044.pdf 论文的总体结构如下: 第2 章介绍了 RL 和 Transformer 的背景知识,然后简要介绍了这两者是如何结合在一起的; 第3 章描述了 RL 中网络架构的演变,以及长期以来 RL 中阻碍广泛探索 Transformer 架构的挑战; ...
Advances in deep reinforcement learning facilitates training of trading bots. The proposed work involves a transformer combined Deep Q-Leaning (DQN) for making trades by a trading agent and offers an alternative approach to the existing learning algorithm to improve financial trading. The trained ...
它采用了一种基于「规则的强化学习方法」(Rule-based Reinforcement Learning),称为「组相对策略优化」(Group Relative Policy Optimization — GRPO),根据预定义规则计算奖励,使训练过程更简单且更具可扩展性。 DeepSeek-R1:为了解决DeepSeek-R1-Zero的局限性,如低可读性和语言混杂,DeepSeek-R1纳入了一组有限的高...