深度强化学习transformer

### 深度强化学习结合Transformer的应用及实现 #### 应用背景 近年来，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）与 Transformer 的结合成为研究热点之一。这种组合不仅能够提升传统强化学习中的在线策略优化能力[^1]，还能够在离线强化学习场景下有效应对 Out-of-Distribution (OOD) 数据带来的挑战[^3]。 #### 结合方式 在深度强化学习中引入 Transformer 主要体现在以下几个方面： 1. **序列建模** Transformer 原本用于自然语言处理领域，在这些任务中它擅长捕捉长期依赖关系和上下文信息。类似的特性也可以应用于强化学习的状态轨迹建模。具体来说，可以将历史状态、动作以及奖励视为输入序列 \( \{s_t, a_t, r_t\} \)，并利用多头自注意力机制提取全局特征[^2]。 2. **决策制定改进** 在基于 Transformer 的框架里，其输出可以直接作为 Q-value 或概率分布供后续采样操作使用。例如 Decision Transformer 将未来回报目标纳入考虑范围，从而形成端到端可微分架构。此外，通过调整前馈神经网络部分的设计还可以进一步增强表达力以适应不同类型的控制问题[^4]。 3. **离线数据高效利用** 针对于无法实时交互获取新样本的情况(即所谓的offline RL), 使用预训练好的大型语言模型或者视觉基础模型初始化权重后再进行finetune是一种常见做法。这种方法充分利用了已有资源的同时也缓解了过拟合风险。 #### 实现方法概述 以下是构建此类系统的几个关键技术要点: - **编码器-解码器结构**: 类似于标准 NLP 中的设置但需根据实际需求定制修改; - **多头自注意机制(Multi-head Self Attention)** : 提取时间维度上的关联模式 ; - **位置嵌入(Positional Encoding)**: 给定固定长度窗口内的相对距离表示而非绝对坐标值; - **残差连接与层归一化(Layer Normalization & Residual Connection)**: 稳定梯度流动促进收敛速度加快. 下面给出一段简单的伪代码展示如何定义一个基本版本的Decision Transformer类: ```python import torch.nn as nn class DecisionTransformer(nn.Module): def __init__(self, state_dim, act_dim, hidden_size=128, n_heads=4, seq_len=10): super().__init__() self.state_emb = nn.Linear(state_dim, hidden_size) self.act_emb = nn.Linear(act_dim, hidden_size) self.ret_emb = nn.Linear(1, hidden_size) self.transformer_blocks = nn.Sequential(*[ Block(hidden_size, n_heads=n_heads) for _ in range(seq_len)]) self.predict_action = nn.Sequential( nn.Linear(hidden_size * 3, hidden_size), nn.ReLU(), nn.Linear(hidden_size, act_dim)) def forward(self, states, actions, returns_to_go): # Embed each modality separately. state_embeddings = self.state_emb(states) # (B,T,S)->(B,T,H) action_embeddings = self.act_emb(actions) # (B,T,A)->(B,T,H) returns_embeddings = self.ret_emb(returns_to_go) # (B,T,1)->(B,T,H) token_embeddings = torch.cat([state_embeddings, action_embeddings, returns_embeddings], dim=-1) #(B,T,3H) x = self.transformer_blocks(token_embeddings) # (B,T,3H)->(B,T,3H) logits = self.predict_action(x[:, :-1]) # Predict next action given all previous tokens except last one return logits ``` 此段代码仅作示意用途，请依据项目具体情况扩展功能细节如损失函数计算等环节。 ---