Transformerエンコーダデコーダを用いたメタ強化学習におけるコンテキスト表現

本研究は、メタ強化学習におけるTransformerアーキテクチャの応用を探求しており、具体的にはアクションフリーのエンコーダデコーダ構造に焦点を当てています。論文のインパクトは、実験結果と複雑な環境へのスケーラビリティに依存します。

• •メタ強化学習におけるTransformerアーキテクチャの使用を調査。
• •コンテキスト表現のためにアクションフリーのエンコーダデコーダアプローチを採用。
• •さまざまなタスクにわたる学習と一般化の改善を目指す。