decision transformer: reinforc

Decision Transformer是一种基于自注意力机制的强化学习模型，它结合了Transformer模型和强化学＊＊＊心思想是将决策问题转化为一个序列到序列的预测问题。它使用Transformer模型来对输入序列进行编码，并通过自注意力机制来捕捉序列中的关系和依赖。然后，它使用强化学习算法来训练模型，使其能够根据当前状态和历史决策来生成下一个动作。

Decision Transformer的训练过程包括两个阶段：预测阶段和评估阶段。在预测阶段，模型通过生成动作序列来进行决策。在评估阶段，模型通过与环境进行交互，并根据环境的反馈来更新模型的参数。

Decision Transformer在一些复杂的决策问题上取得了很好的效果，例如在棋类游戏中的决策、机器人导航等领域。它的优势在于能够处理长期依赖和复杂关系，并且可以通过强化学习来进行端到端的训练。