transformer RL

Transformer RL是一种结合了Transformer模型和强化学习的方法，用于解决强化学习问题。Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型，广泛应用于自然语言处理任务中。而强化学习是一种机器学习方法，通过智能体与环境的交互来学习最优策略。

在Transformer RL中，智能体通过与环境的交互来学习最优策略。它使用Transformer模型来处理输入状态，并输出动作的概率分布。智能体根据这个概率分布选择动作，并通过与环境的交互来获得奖励信号。通过不断地与环境交互并更新模型参数，智能体可以逐渐学习到最优策略。

Transformer RL在强化学习领域有着广泛的应用，特别是在处理具有大规模状态空间和动作空间的问题时表现出色。它在自然语言处理、游戏玩法、机器人控制等领域都有着重要的应用价值。