Your Location：
Home >
Browse articles >
基于Transformer的强化学习方法在智能决策领域的应用：综述
常规文章 | Updated：2024-07-11

    • 基于Transformer的强化学习方法在智能决策领域的应用：综述

      Cover Article

    • Transformer in reinforcement learning for decision-making: a survey

    • “在决策领域，强化学习（RL）取得了重大成功，其中深度神经网络起着关键作用。本文对基于变压器的RL（TransRL）模型进行了全面的调查，探索了基本模型、高级算法和典型应用，为解决当前RL方法中的固有问题提供了解决方案。这是同类评论中的第一篇，为RL社区追求未来方向提供了见解和灵感。”
    • 信息与电子工程前沿（英文）   2024年25卷第6期 页码：763-790

    • DOI：10.1631/FITEE.2300548    

      中图分类号： TP18

    • 收稿：2023-08-14，

      录用：2023-11-24，

      纸质出版：2024-06-0

    Scan QR Code

  • 袁唯淋, 陈佳星, 陈少飞, 等. 基于Transformer的强化学习方法在智能决策领域的应用：综述[J]. 信息与电子工程前沿（英文）, 2024,25(6):763-790. DOI： 10.1631/FITEE.2300548.

    Weilin YUAN, Jiaxing CHEN, Shaofei CHEN, et al. Transformer in reinforcement learning for decision-making: a survey[J]. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 2024, 25(6): 763-790. DOI： 10.1631/FITEE.2300548.

  •  
  •  

0

浏览量

3376

Downloads

1

CSCD

PlumX

>
文章被引用时，请邮件提醒。
Submit
工具集
下载
参考文献导出
分享
收藏
添加至我的专辑

相关文章

An adaptive outlier correction quantization method for vision Transformers
A robust tensor watermarking algorithm for diffusion-tensor images
Style-conditioned music generation with Transformer-GANs
Joint power control and passive beamforming optimization in RIS-assisted anti-jamming communication
Reversible data hiding using a transformer predictor and an adaptive embedding strategy

相关作者

肖俊
任烨
谭文明
张凯
蓝朝祥
李哲暘
李智
刘程萌

相关机构

杭州海康威视数字技术股份有限公司
浙江大学计算机科学与技术学院
贵州大学计算机科学与技术学院公共大数据国家重点实验室
华南理工大学电子与信息学院
中国人民解放军陆军工程大学通信工程学院
0