深度强化学习transform

深度强化学习 (Deep Reinforcement Learning, DRL) 是强化学习的一个分支，它结合了深度神经网络 (Deep Neural Networks, DNNs) 的强大表征能力。Transformers在此背景下通常指的是Transformer模型，这是一种广泛应用于自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉领域的高效架构。

在DRL中，特别是当智能体需要在连续状态空间中操作或者大量观察输入的情况下，人们会利用Transformer结构来构建价值函数网络 (Value Function Networks) 或策略网络 (Policy Networks)。Transformer能捕捉长期依赖性和序列信息，这使得它们在处理动态环境中的决策问题上展现出优势，例如在星际争霸游戏或复杂的视频游戏环境中。