综述 | 强化学习中Transformers 的应用

主要观点总结

本文综述了Transformers在强化学习（RL）中的应用，包括其动机、进展、背景挑战以及未来前景。文章详细讨论了Transformers在RL中的四个应用方向，包括表示学习、模型学习、顺序决策和通用智能体，并列举了一些面临的挑战和未来研究方向。

关键观点总结

关键观点1: Transformers在强化学习中的应用背景及挑战

由于强化学习的本质特性，将Transformers应用于深度强化学习（DRL）面临诸多挑战，如训练数据的非平稳性、对设计选择的高敏感性、计算和内存成本高以及对大量训练数据的需求。

关键观点2: Transformers在强化学习中的四种应用分类

文中详细介绍了Transformers在RL中的四种应用方向：用于表示学习、用于模型学习、用于顺序决策和用于通用智能体，并解释了各自的应用场景和特点。

关键观点3: 未来研究方向

文章提出了几个未来研究方向，包括连接在线和离线学习、结合RL和（自）监督学习、优化Transformers决策结构、发展更通用的智能体以及探索与其他研究趋势的联系。

关键观点4: 综述评价

文章对Transformers在RL中的应用进行了系统回顾，写得非常清楚。文章指出DRL的发展是基于DNN的发展，尤其是架构发展，但也强调了RL所解决的序列决策问题的特殊性，需要关注如何利用RL的本质特性。