从Transformer到扩散模型：探索基于序列建模的强化学习方法

最新推荐文章于 2025-05-01 16:25:14 发布
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文章标签： transformer 深度学习 人工智能 编程
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文章探讨了强化学习中基于序列建模的方法，从Transformer模型的自注意力机制到扩散模型的序列状态转移，展示了它们在解决决策问题上的应用，并提供了源代码示例。

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强化学习是一种通过智能体与环境的交互来学习最优决策策略的方法。基于序列建模的强化学习方法在近年来取得了显著的进展。本文将介绍从Transformer模型到扩散模型的发展历程，并提供相应的源代码示例。

  1. Transformer模型
    Transformer模型是一种基于自注意力机制的序列建模模型，由Attention is All You Need论文提出。它在自然语言处理领域取得了巨大的成功，并逐渐应用于强化学习领域。

以下是一个简化的Transformer模型的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Transformer
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