将门控 Transformer-XL(GTrXL)架构与 LSTM 相结合,使用通过强化学习损失训练的门控,有效地整合了Transformer和 LSTM 的优势,以改善强化学习任务中的性能。 2.轨迹优化 利用Transformer的优势从静态数据集中提取策略,将强化学习的目标转向对整个轨迹的优化,以实现更高效的样本利用率和策略学习。 代表性论文: StARformer...
StockFormer 通过预测编码从时间序列数据中提取强化学习的潜在状态,然后在组合状态空间中优化交易决策。4.StockFormer 强化学习模型 我们在论文的基础上,对StockFormer模型进行了一定的改进。训练集+验 证集仍然为6 年,验证集不打乱。在训练时,我们事先训练好三个 transformer 网络,即将三个不同输入的 transformer ...
将门控 Transformer-XL(GTrXL)架构与 LSTM 相结合,使用通过强化学习损失训练的门控,有效地整合了Transformer和 LSTM 的优势,以改善强化学习任务中的性能。 2.轨迹优化 利用Transformer的优势从静态数据集中提取策略,将强化学习的目标转向对整个轨迹的优化,以实现更高效的样本利用率和策略学习。 代表性论文: StARformer...
近日,Google DeepMind 提出了 Q-Transformer,目标是将基于多样化真实世界数据集的大规模机器人学习与基于强大 Transformer 的现代策略架构结合起来。论文:https://q-transformer.github.io/assets/q-transformer.pdf项目:https://q-transformer.github.io/ 虽然,从原理上看,直接用 Transformer 替代现有架构(ResNets...
下面先来总体介绍一下 Transformer 用于强化学习时会带来的一些好处。 下面是对于相应算法的一些比较: 这里Optimization 的意思是,相应算法得到的结果如何做到比 behavior cloning 更好。 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 ...
近年来,Transformer架构在广泛的SL任务中彻底改变了学习范式,并表现出比CNN和RNN更优越的性能,比如Transformer架构能够对较长的依赖关系进行建模,并具有出色的可扩展性。受SL成功启发,行业内对在强化学习中应用Transformer的兴趣激增,最早可以追溯到2018年的一篇论文,其中自注意机制被用于结构化状态表示的关系推理。之...
实际上,在强化学习中使用 Transformer 做函数逼近器面临一些特殊的挑战,包括:强化学习智能体(agent)的训练数据通常是当前策略的函数,这在学习 Transformer 的时候会导致不平稳性(non-stationarity);现有的 RL 算法通常对训练过程中的设计选择高度敏感,包括模型架构和模型容量 [Henderson et al., 2018];基于 ...
受监督学习的启发,人们对把 Transformer 用于强化学习产生了浓厚的兴趣。 强化学习(RL)为顺序决策提供了一种数学形式,深度强化学习(DRL)近年来也取得巨大进展。然而,样本效率问题阻碍了在现实世界中广泛应用深度强化学习方法。为了解决这个问题,一种有效的机制是在 DRL 框架中引入归纳偏置。
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。
Decision Transformer DT 的做法是建模一个从过往数据和价值到动作的映射 (return-conditioned policy),也就是建模了一个动作的条件概率的数学期望 。这种思路很类似于 Upside Down RL[11],不过很有可能背后的直接动机是模仿 GPT2/3 那种根据提示词(prompt) 完成下游任务的做法。这种做法的一个问题是要决定什么是...