transformer 强化学习

Transformer是一种神经网络架构，最初用于自然语言处理任务，如机器翻译。然而，近年来，研究人员发现Transformer在强化学习领域也具有很大的潜力。通过将Transformer应用于强化学习任务，可以使智能体更好地处理输入数据并生成优化的决策策略。

在最新的研究工作中，有一篇名为“Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning”的论文提出了一种用于强化学习的改进Transformer模型。该模型的目标是解决在强化学习中普遍存在的不稳定性问题，并为智能体提供更可靠的决策能力。

此外，还有一种被称为Decision Transformer的模型，将离线强化学习与Transformer相结合，被认为是推动通用决策模型研究的里程碑之作。该模型的研究思路对后续的决策模型研究起到了启发作用。

因此，Transformer在强化学习领域的应用有很多潜在的可能性，并且目前已经涌现出了一些令人期待的研究成果。