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使用决策 Transformer 解决持续离线强化学习
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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
通过比较决策Transformer（DT）和基于演员-评论者结构与经验回放的现有方法，研究发现DT在学习效率、分布转移缓解和零-shot泛化方面具有优势，但在监督参数更新时会加剧遗忘问题。引入多头DT（MH-DT）和低秩自适应DT（LoRA-DT）以减轻遗忘问题。实验结果表明，该方法在增强学习能力和内存效率方面优于现有的CORL基准。
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关键要点
- 通过比较决策Transformer（DT）与现有的演员-评论者结构和经验回放方法，研究了连续离线强化学习（CORL）框架中的DT。
- DT在学习效率、分布转移缓解和零-shot泛化方面具有优势。
- DT在监督参数更新时会加剧遗忘问题。
- 引入多头DT（MH-DT）和低秩自适应DT（LoRA-DT）以减轻遗忘问题。
- 在MoJuCo和Meta-World基准上的实验表明，该方法在增强学习能力和内存效率方面优于现有的CORL基准。
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