transformer 与强化学习

Transformer 是一种用于自然语言处理的神经网络结构，但是它也可以应用于强化学习领域。在强化学习中，Transformer 可以用于解决决策问题，例如在一个游戏中，智能体需要根据当前状态和可用的动作来做出最优的决策。引用中的研究表明，使用 Transformer 可以提高强化学习的稳定性和效率。而 Decision Transformer则是将 Transformer 与离线强化学习相结合的一种模型，它在通用决策模型的研究中具有重要的意义。总的来说，Transformer 在强化学习中的应用还有很大的发展潜力。引用中也指出，Transformer 并不是解决所有问题的万能工具，但是它在强化学习领域中的应用前景仍然值得期待。