ACT：通过优势调节实现决策变换的动态规划赋能

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

使用决策转换器（DT）和动态规划相结合的方法（ACT），克服了动态规划的弱点，通过有效的轨迹拼接和鲁棒的动作生成，在环境随机性方面表现出色，优于各种基准方法。

本文介绍了一种新的离线强化学习方法——图决策Transformer（GDT），使用因果图建模输入序列，处理细粒度空间信息。实验表明，GDT在基于图像的Atari和OpenAI Gym上的性能可以与最先进的离线强化学习方法相媲美或超越。

Atari 因果图 图决策Transformer 离线强化学习 细粒度空间信息
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