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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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关键要点
- 本研究探讨复杂长期决策任务中的符号规划与变换器策略的结合。
- 构建高层符号规划器和低层决策变换器的框架。
- 该框架能够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，该方法在成功率和策略效率上优于纯神经网络方法。
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