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决策变压器作为部分可观测连续控制的基础模型
原文中文，约1800字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了决策 Transformer（DT）及其在强化学习中的应用，提出了一种基于序列建模的框架，展示了DT在多个基准测试中的优越性能。研究探讨了通过联合优化策略提升算法效果，并提出了新的离线强化学习方法图决策 Transformer（GDT），在视觉任务中表现出色。
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关键要点
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决策 Transformer（DT）是一种创新算法，利用转换器架构在强化学习中的最新进展。
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提出了一个基于序列建模的框架，通过分层强化学习进行顺序决策的方法。
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研究了如何联合优化高层和低层策略以实现拼接能力，发展了新的离线强化学习算法。
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所提出的算法在多个控制和导航基准测试中明显优于 DT。
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图决策 Transformer（GDT）将输入序列建模为因果图，促进时间和因果关系的学习。
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GDT 在视觉任务中表现出色，性能可以与最先进的离线强化学习方法相媲美或超越。
❓
延伸问答
决策 Transformer（DT）是什么？
决策 Transformer（DT）是一种利用转换器架构的创新算法，应用于强化学习中的顺序决策问题。
图决策 Transformer（GDT）有什么特点？
图决策 Transformer（GDT）将输入序列建模为因果图，促进时间和因果关系的学习，并在视觉任务中表现出色。
如何通过联合优化策略提升算法效果？
通过联合优化高层和低层策略，可以实现拼接能力，从而提升算法的整体效果。
决策 Transformer 在基准测试中的表现如何？
决策 Transformer 在多个控制和导航基准测试中表现优于传统方法，显示出其优越性能。
离线强化学习的新方法有哪些？
新方法包括图决策 Transformer（GDT），它在视觉任务中表现出色，并与最先进的离线强化学习方法相媲美或超越。
决策 Transformer 如何应用于强化学习？
决策 Transformer 通过序列建模框架，将强化学习抽象为序列建模问题，利用自回归模型输出未来动作。
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