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。

相关问题

decision transformer代码

对于Decision Transformer的代码，你可以在以下链接中找到相关的代码：

Decision Transformer: https://arxiv.org/abs/2106.01345

Trajectory Transformer: https://trajectory-transformer.github.io/

请注意，Decision Transformer的代码可能在上述链接中提供，你可以仔细阅读文献中的相关信息，例如GitHub仓库或附加材料，以获取具体的代码实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

pyramid vision transformer: a

Pyramid Vision Transformer (PVT)是一种用于密集预测的通用backbone，它是一种基于Transformer的设计。PVT的整体架构包括了Transformer编码器和其他细节。PVT的设计使得它可以应用于图像分类、目标检测和实例分割等任务。

PVT的整体架构包括了Transformer编码器和其他细节。Transformer编码器是PVT的核心组件，它通过自注意力机制和全连接层来建模输入图像的关系。PVT还采用了金字塔结构，通过在不同尺度上应用Transformer来捕捉图像中的多尺度信息。这种金字塔结构可以提高PVT在密集预测任务中的性能。

PVT还提供了相应的代码实现，包括了图像分类、目标检测和实例分割的代码。这些代码可以帮助研究人员和开发者更好地理解和应用PVT模型。

论文地址：PVT-V1版本论文
源码地址：PVT-v1-torch源码<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [PVT论文精读:Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Predictionwithout ...](https://blog.csdn.net/qq_52053775/article/details/127700540)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Pyramid Vision Transformer (PVT) 代码，用于密集预测的通用backbone](https://download.csdn.net/download/weixin_42715977/87625056)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions论文以及...](https://blog.csdn.net/m0_45971439/article/details/120495124)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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