主要观点总结
文章介绍了基于Transformer的强化学习（TRL）的方法，该方法结合了Transformer模型架构和强化学习决策优化框架，显著提升了智能体的学习能力和适应能力。文章主要介绍了TRL的两大发展方向：架构增强和轨迹优化，并分享了29篇代表性成果。文章还涉及TRL在自动驾驶等主要领域的热门应用。
关键观点总结
关键观点1: 基于Transformer的强化学习的方法
结合Transformer模型架构和强化学习决策优化框架，提升智能体的学习能力和适应能力。
关键观点2: TRL的两大发展方向
一是架构增强，通过改进Transformer的架构来提高强化学习模型的性能；二是轨迹优化，使用Transformer来优化强化学习中的轨迹数据，以更好地建模人类偏好和非Markovian奖励。
关键观点3: 代表性成果分享
文章分享了29篇TRL的代表性成果，包括架构增强和轨迹优化方向的主要论文和方法。
关键观点4: TRL在自动驾驶等领域的应用
文章介绍了TRL在自动驾驶等主要领域的热门应用，包括COBERL、StARformer、LATTE和Safety-Enhanced Autonomous Driving等方法和应用。
文章预览
基于Transformer的强化学习（TRL） 是一种利用Transformer模型架构来改进和增强强化学习算法性能的方法。 这种方法通过结合Transformer模型强大的表示能力和强化学习的决策优化框架，显著提升了智能体的学习能力和适应能力，为我们解决复杂环境下的决策问题提供了新的思路，因此也被广泛应用于各大领域。 目前，TRL主要有两大发展方向： 架构增强、轨迹优化。 架构增强： 通过改进Transformer的架构来提高强化学习模型的性能。 轨迹优化： 使用Transformer来优化强化学习中的轨迹数据，以更好地建模人类偏好和非Markovian奖励。 今天我从这两大方向入手，分享 29篇 TRL的代表性成果 ，为方便同学们理解，这其中还包含了TRL在自动驾驶等主要领域的热门应用，希望对大家找idea有所帮助。 扫码 添加小享，回复“ 强化29 ” 免费获取 全部 论 文+ 开源代码 1
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