online decision transformer
时间: 2023-11-24 10:53:30 浏览: 47
Online Decision Transformer是一种新型的强化学习算法,它结合了Transformer和Actor-Critic方法,可以在连续的决策任务中实现高效的在线学习。该算法使用了一种新的决策转换机制,可以将历史决策和状态信息编码为向量,然后使用Transformer模型进行处理,以生成下一个动作和相应的奖励。这种方法可以在不需要显式地计算状态价值函数的情况下,实现高效的在线学习。此外,Online Decision Transformer还可以处理具有高维状态空间和连续动作空间的任务,这使得它在许多实际应用中具有广泛的适用性。
由于Online Decision Transformer是一种新型的算法,目前还没有公开的代码实现。但是,您可以通过阅读相关的论文和博客文章来了解更多关于该算法的信息。如果您对Online Decision Transformer感兴趣,可以考虑使用类似的算法,例如Deep Q-Networks(DQN)或Proximal Policy Optimization(PPO),这些算法已经被广泛应用于强化学习领域。
相关问题
Decision transformer
Decision Transformer是一个将强化学习问题转化为条件序列建模的体系结构。它利用了Transformer体系结构的简单性和可伸缩性,以及语言建模方面的相关经验,如GPT-x和BERT。与传统的强化学习方法不同,Decision Transformer通过利用随机屏蔽Transformer输出来确定最优操作。通过将自回归模型设置在期望的回报、过去的状态和行动上,Decision Transformer模型可以生成实现期望回报的未来行动。尽管简单,Decision Transformer在Atari、OpenAI Gym和Key-to-Door任务上的性能与或超过了最先进的强化学习基线模型。[1]
Decision Transformer的网络结构可以看作是Transformer的Decoder部分的修改,主要使用了masked multi-head self-attention。它是一种纯监督学习方法,用于解决离线强化学习问题。与传统的马尔科夫决策过程(MDP)不同,Decision Transformer在训练时可以获取非常长期的信息,不再满足马尔科夫性。[2][3]
Decision Transformer
Decision Transformer是一个将强化学习问题转化为条件序列建模的体系结构。它利用了Transformer体系结构的简单性和可伸缩性,以及语言建模方面的相关经验,如GPT-x和BERT。与传统的强化学习方法不同,Decision Transformer通过利用随机屏蔽Transformer输出来确定最优操作。通过将自回归模型设置在期望的回报、过去的状态和行动上,Decision Transformer可以生成实现期望回报的未来行动。尽管简单,Decision Transformer在Atari、OpenAI Gym和Key-to-Door任务上的性能与或超过了最先进的强化学习基线模型。\[1\]
Decision Transformer的网络结构可以看作是Transformer的Decoder部分的修改,主要使用了masked multi-head self-attention。\[2\]它是一种纯监督学习方法,用于解决离线强化学习问题。与传统的马尔科夫决策过程(MDP)不同,Decision Transformer在训练时可以获取非常长期的信息,不再满足马尔科夫性。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [决策Transformer:通过序列建模的强化学习](https://blog.csdn.net/zzh1464501547/article/details/117756403)[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]
- *2* *3* [NeurIPS论文解读|Decision Transformer: 通过序列建模解决离线强化学习问题](https://blog.csdn.net/m0_55289267/article/details/125871135)[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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