transformer改进dqn

### 使用Transformer改进DQN算法的方法和实现

#### 方法概述

通过引入Transformer模型中的自注意力机制，可以增强DQN处理复杂环境的能力。这种结合方式特别适用于涉及长时间依赖关系的任务，在这些任务中传统的卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)可能表现不佳[^1]。

#### 改进的具体方法

为了使DQN能够更好地应对具有长期依赖性的挑战，可以在Q函数近似器的设计上采用基于Transformer架构的组件：

- **状态表示层**：对于输入的状态信息，先经过线性变换映射到高维空间作为查询(Query)，键(Key)，值(Value)向量；

- **多头自注意模块(Multi-head Self Attention)**：此部分负责捕捉不同时间步之间的关联程度，并据此调整权重分配给各个历史时刻的动作价值评估；

- **前馈全连接网络(Feed Forward Network, FNN)**：用于进一步提取特征并最终输出动作的价值预测。

上述结构使得Agent不仅关注当前观测到的信息，还能有效地回顾过去的经验来做出更优决策。

#### 实现细节

以下是使用TensorFlow 2.x框架构建带有Transformer特性的DQN的一个简化版本代码片段:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers


class TransformerBlock(layers.Layer):
    def __init__(self, embed_dim, num_heads, ff_dim, rate=0.1):
        super().__init__()
        self.att = layers.MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=embed_dim)
        self.ffn = tf.Sequential(
            [
                layers.Dense(ff_dim, activation="relu"),
                layers.Dense(embed_dim),
            ]
        )
        self.layernorm1 = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
        self.layernorm2 = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
        self.dropout1 = layers.Dropout(rate)
        self.dropout2 = layers.Dropout(rate)

    def call(self, inputs, training=False):
        attn_output = self.att(inputs, inputs)
        attn_output = self.dropout1(attn_output, training=training)
        out1 = self.layernorm1(inputs + attn_output)
        ffn_output = self.ffn(out1)
        ffn_output = self.dropout2(ffn_output, training=training)
        return self.layernorm2(out1 + ffn_output)


def build_transformer_dqn(input_shape=(None,), action_size=4, transformer_layers=1,
                          d_model=128, nhead=8, dim_feedforward=512):

    state_input = layers.Input(shape=input_shape)
    
    # Embedding layer to convert states into embeddings suitable for the transformer.
    embedding_layer = layers.Embedding(input_dim=action_size*10, output_dim=d_model)(state_input)
    
    x = embedding_layer
    
    for _ in range(transformer_layers):
        x = TransformerBlock(d_model, nhead, dim_feedforward)(x)
        
    q_values = layers.Dense(action_size)(layers.GlobalAveragePooling1D()(x))
    
    model = tf.keras.Model(state_input, q_values)
    optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()
    
    return model, optimizer

这段代码定义了一个简单的变压器块`TransformerBlock`以及一个创建包含该块在内的DQN模型的功能`build_transformer_dqn()`。这里假设输入是一个整数序列（即离散化的状态），并通过嵌入层将其转换为适合传递给变压器的浮点张量形式。