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Hierarchical Neural Symbolic Decision Transformer

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内容提要

本研究探讨了在复杂长期决策任务中结合符号规划与变换器策略。通过构建高层符号规划器和低层决策变换器，该框架在不确定的高维环境中生成有效的行动序列，实验结果表明其成功率和策略效率优于纯神经网络方法。

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标签

transformer 变换器策略 符号规划 行动序列 长期决策 高维环境
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