在面对日益复杂的决策问题时，MT5下载正版官网手机版为用户提供了一个强大的工具——决策转换器。这种工具通过关注度方法解决了各种实际问题，但先前的实验表明，使用转换器架构还需要长期而彻底的模型训练，这反过来又需要准备已标记训练数据。在解决实际问题时，有时很难获得奖励，而已标记数据不能很好地扩展训练集。如果我们在预训练期间不使用奖励，模型可以获得一般化的行为模式，其可很容易地适应以后的各项任务。

　　为了进行有效的预训练，模型必须能够在没有奖励的情况下提取多方面和通用的学习信号。在预训练期间，模型必须通过判定哪些学习信号可以与奖励相关联，来快速适应奖励任务。PDT仅依赖过去信息来学习未来轨迹的嵌入空间，以及未来先验条件。目标未来嵌入通过条件化动作预测，PDT被赋予了“对未来进行推理”的能力。这种能力自然是独立于任务的，可以推广到不同的任务规范。

　　为了在下游任务中实现高效的在线优调，轻松令框架适应新条件，您可将每个未来嵌入与其回报相关联，这是针对每个未来嵌入，训练奖励预测网络来实现的。

　　PDT方法基于DT的原理。它还在分析访问状态和已完成动作的顺序之后，预测智能体的动作。同时，PDT为DT算法引入了附加功能，允许依据未标记数据进行初步模型训练，即无需分析回报。这看似不可能，因为“在途回报”（未来奖励）是模型分析的序列成员之一，并充当空间中模型朝向的一种指南针。

　　PDT方法的作者提议用一些潜在状态向量Z代替RTG。这个思路并不新鲜，但作者为其给出了一个相当有趣的解释。在依据未标记数据进行初步训练的过程中，我们实际上会训练3个模型：

　　扮演者，这是一个经典DT，基于前一个轨迹的分析进行动作预测；

　　目标预测模型P(?|St) — 基于当前状态的分析预测DT目标（潜在状态Z）；

　　未来编码器模型G(?|τt+1:t+k) — “展望未来”并将其嵌入到潜在状态Z之中。

　　注意，最后2个模型分析不同的数据，但都返回潜在向量Z。这在当前状态和未来状态之间构建了一种自动编码器。其潜在状态用作DT（扮演者）的目标称谓。

　　不过，模型训练不同于自动编码器训练。首先，我们通过在未来轨迹和所采取的动行之间建立依赖关系，来训练未来的编码器和扮演者。我们允许PDT展望未来，了解一些规划界限。我们将有关后续轨迹的信息压缩为潜在状态。以这种方式，我们允许模型基于有关未来的可用信息制定决策。我们期望在初步训练期间创建具有广泛行为技能的扮演则政策，不受环境奖励的限制。

　　然后，我们训练一个目标预测模型，寻找当前状态与未来轨迹的学习嵌入之间的依赖关系。

　　这种方式令我们能够将奖励与目标出来的结果分开，为大规模的持续预学习开启了机遇。同时，当智能体的行为明显偏离预期目标时，它减少了行为不一致的问题。

　　虽然使用目标预测模型P(Z|St)对未来的潜在变量进行采样、及生成模仿训练数据集分布的行为很实用，它不用为任何特定于任务的数据编码。因此，有必要发送P(Z|St)到未来嵌入的数据集，这些嵌入在下游学习期间会带来较高的未来奖励。

　　这导致为DT创建智能系统行为，条件是回报最大化。与通过分配标量目标奖励来控制回报最大化政策不同，我们需要调整目标预测模型P(Z|St)。由于这种分布是未知的，我们使用了一个额外的奖励预测模型F(?|Z, St)来预测最优轨迹。奖励预测模型在下游训练过程中与所有其它模型一起学习。

　　类似于预训练，我们使用未来编码器来获取潜在状态，这允许梯度向后传播，从而调整潜在表示中奖励数据的编码。这允许在下游学习过程中解决任务的特殊之处。

　　随着技术的不断进步，MT5下载正版官网手机版将继续为用户提供最新的工具和资源，帮助他们更有效地解决复杂的决策问题。通过深入了解预训练决策转换器（PDT）方法，我们能够更好地利用这些工具，为用户提供了一个更加直观和高效的决策环境。