强化学习中transformer的运用推荐

1. AlphaStar: 《StarCraft II: A New Challenge for Reinforcement Learning》

AlphaStar是DeepMind开发的一个基于强化学习的人工智能系统，旨在通过学习StarCraft II这个具有复杂策略的游戏，展示机器智能在实践中的能力。其中，AlphaStar的核心算法使用了transformer网络，能够帮助其在游戏中进行实时决策，同时也能够处理大规模的数据。

2. MuZero: 《Mastering Atari, Go, Chess and Shogi by Planning with a Learned Model》

MuZero是DeepMind提出的一种新型强化学习算法，能够学习到模型的动态规律，并将其用于规划未来的行动。其中，MuZero使用了transformer网络来学习环境的状态和动作，同时也能够预测环境的未来状态。

3. RLlib: 《RLlib: Abstractions for Distributed Reinforcement Learning》

RLlib是一个由OpenAI开发的强化学习框架，旨在提供分布式强化学习算法的实现和优化。其中，RLlib使用transformer网络来处理大规模的状态和动作数据，以提高算法的训练效率和性能。

4. Transformer-RL: 《Transformer-RL: A Versatile and Efficient Framework for Reinforcement Learning》

Transformer-RL是一个由华为Noah's Ark Lab提出的强化学习框架，旨在提供一种高效且灵活的transformer网络结构，以适应不同的强化学习任务。其中，Transformer-RL使用了transformer网络来处理状态和动作，同时还结合了基于注意力机制的策略优化方法，以提高算法的性能。