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自适应掩码的保持决策转换器用于基于强化学习的推荐系统
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为Q-Transformer的可扩展强化学习方法，用于训练多任务策略。该方法利用人类示范和自主收集的数据，并应用于离线时间差分备份的训练中。Q-Transformer在离线强化学习训练中表现出良好性能，并在真实世界机器人操纵任务中优于其他算法和技术。
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关键要点
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介绍了一种名为Q-Transformer的可扩展强化学习方法。
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Q-Transformer用于训练多任务策略，利用人类示范和自主收集的数据。
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使用Transformer作为Q函数的可扩展表示方法，应用于离线时间差分备份的训练。
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通过离散化每个动作维度并将Q值表示为单独的标记，应用高容量序列建模技术进行Q学习。
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Q-Transformer在离线强化学习训练中表现出良好性能。
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在真实世界机器人操纵任务中，Q-Transformer优于其他算法和技术。
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