谷歌DeepMind研究Q-Transformer：将大型机器人学习与Transformer模型结合

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在开发机器人学习方法时，整合大型多样化数据集并使用强大的Transformer模型，有望开发出具有泛化能力且适用广泛的策略，让机器人能够处理不同的任务。然而，目前在机器人学习领域，使用监督学习方法训练大型模型存在一定限制。近日，Google DeepMind提出了Q-Transformer，旨在将大规模机器人学习与强大的Transformer模型结合起来。该研究关注通过离线强化学习使用Transformer，并整合之前收集的大型数据集。Q-Transformer是一种基于Transformer的架构，对Q值进行按维度的token化，并已经应用于大规模多样化机器人数据集。实验结果验证了Q-Transformer在大规模机器人学习问题上的有效性。
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