给定任何状态 s,Transformer 都会输出 一串行动 a[i](包括每个行动的概率) ,这可以看成是 所有行动之上的概率分布 的一个采样(sampling)。而 Transformer 是 Turing universal 的一个机器,这似乎表示它可以学习 输出任何的 samples。 所以 Transformer 的内部 存在一个 conditional 的 Q(a | s) = Q-值分布。
transformer结合强化学习创新:组成端到端导航策略Agent,无需微调直接迁移!, 视频播放量 208、弹幕量 0、点赞数 6、投硬币枚数 1、收藏人数 15、转发人数 3, 视频作者 AI科研涩, 作者简介 大家好✌️我是科研涩的Lunas,坚持研究前沿学术,带给我最棒的粉丝们!,相关
为了实现Transformer模型,研究者们采用了HuggingFace的Transformers库。这个库提供了一系列的预训练模型和工具,使得研究人员能够快速地集成和定制Transformer架构以适应IoT数据的特点。同时,为了部署和实现强化学习算法,特别是近端策略优化(PPO),研究者们使用了Stable Baselines库,它为强化学习研究提供了一套稳定和高效的算法实...