transformer和rl
时间: 2025-01-22 12:13:01 浏览: 40
### Transformer 架构
Transformer 是一种用于自然语言处理和其他序列建模任务的神经网络架构。该架构完全依赖于自注意力机制,摒弃了传统的循环神经网络 (RNN) 和卷积神经网络 (CNN),从而允许更高效的并行化训练[^1]。
#### 自注意力机制
在 Transformer 中,输入被分割成多个子部分,每个位置上的 token 可以关注整个序列中的其他 tokens。这种全局依赖关系捕捉使得模型能够更好地理解上下文语义。具体来说:
- **Query, Key, Value**:这三个向量分别代表查询、键和值,在计算过程中起到不同的作用。
- **缩放点积注意力**:这是最常用的实现方式之一,通过矩阵运算快速有效地衡量不同位置之间的关联程度。
```python
import torch.nn as nn
class SelfAttention(nn.Module):
def __init__(self, embed_size, heads):
super(SelfAttention, self).__init__()
self.embed_size = embed_size
self.heads = heads
# 定义线性变换层
self.values = nn.Linear(self.embed_size, self.embed_size, bias=False)
self.keys = nn.Linear(self.embed_size, self.embed_size, bias=False)
self.queries = nn.Linear(self.embed_size, self.embed_size, bias=False)
def forward(self, value, key, query, mask=None):
N = query.shape[0]
value_len, key_len, query_len = value.shape[1], key.shape[1], query.shape[1]
values = self.values(value) # 输入到values层
keys = self.keys(key) # 输入到keys层
queries = self.queries(query)# 输入到queries层
# 将嵌入维度拆分为多头
...
```
### 强化学习原理
强化学习是一种让计算机程序自主决策的方法论,它使代理(agent)能够在环境中采取行动以最大化累积奖励。这种方法不依赖固定的规则集或监督信号,而是依靠试错来不断改进行为策略[^2]。
#### 核心组件
- **状态(State)**:描述当前环境状况的信息集合。
- **动作(Action)**:由代理执行的具体操作。
- **奖励(Reward)**:即时反馈用来评估某个特定状态下所选动作的好坏。
- **策略(Policy)**:定义给定状态下应选择哪个动作的概率分布函数;即π(a|s)=P[A_t=a | S_t=s].
#### Q-Learning 示例
Q-learning 是一种无模式(temporal difference-based) 的 RL 方法,其中目标是最优价值函数 V*(s), 或者说是长期预期回报的最大期望值:
\[V^{*}(s)=\max _{\pi} \mathrm{E}\left[R_{t+1}+\gamma R_{t+2}+\cdots \mid S_{t}=s,\Pi=\pi\right]\]
这里 γ 表示折扣因子(discount factor).
```python
def q_learning(env, num_episodes=500, alpha=0.8, gamma=0.95, epsilon=0.1):
""" 实现简单的QLearning """
n_states = env.observation_space.n
n_actions = env.action_space.n
Q_table = np.zeros([n_states, n_actions])
for i_episode in range(num_episodes):
state = env.reset()
done = False
while not done:
if random.uniform(0, 1) < epsilon:
action = env.action_space.sample() # 探索新路径
else:
action = np.argmax(Q_table[state]) # 利用已有知识
next_state, reward, done, info = env.step(action)
old_value = Q_table[state, action]
next_max = np.max(Q_table[next_state])
new_value = (1 - alpha) * old_value + \
alpha * (reward + gamma * next_max)
Q_table[state, action] = new_value
state = next_state
return Q_table
```
### 应用对比
尽管两者都属于人工智能领域的重要组成部分,但它们的应用场景和技术特点存在显著差异:
- **应用场景**
- Transformer 主要应用于自然语言理解和生成等领域,如机器翻译、文本摘要等;
- 强化学习则更多见于游戏AI、机器人控制以及其他需要动态规划的任务中。
- **技术特性**
- Transformer 基于静态的数据集进行端到端的学习,强调对固定长度输入的有效表示;
- 强化学习侧重于在线学习过程中的连续互动,注重如何根据实时反馈调整未来的行为策略。
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