Decision Transformer复现

Decision Transformer是一种基于Transformer的模型，用于序列转换任务，如机器翻译、文本摘要和对话等。它采用了Encoder-Decoder结构，其中Encoder将输入序列转换为一系列特征表示，而Decoder则将这些特征表示转换为输出序列。\[3\]

在Decision Transformer的实现中，代码部分主要参考了The Annotated Transformer、《Convolutional Sequence to Sequence Learning》和Google的《Attention is All You Need》等资料。具体实现中，通过对输入序列进行线性变换和多头注意力机制的处理，将输入序列转换为特征表示。\[2\]

在代码实现中，通过对输入序列进行维度变换和线性变换，将输入序列转换为(batch, time, 512)的特征表示。这里使用了多个(512, 512)的矩阵对输入序列进行变换，其中前三个用于对query、key和value进行变换，最后一个用于对多头注意力机制后的向量进行变换。最终输出的特征表示仍然是(batch, time, 512)的形式。\[2\]

总结来说，Decision Transformer是一种基于Transformer的模型，用于序列转换任务。它采用了Encoder-Decoder结构，通过线性变换和多头注意力机制将输入序列转换为特征表示。具体的实现可以参考The Annotated Transformer等资料。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [一文读懂Transformer+源码复现](https://blog.csdn.net/jiaowoshouzi/article/details/89641775)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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