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已显示出频率的方法，例如保守Q学习（CQL），对具有重置骨架的训练通才代理人有利。最近的视觉和自然语言处理研究表明，与具有强烈诱导性偏见（例如卷积神经网络和经常性神经网络）相比，基于变压器的模型比例更为有利。在本文中，我们研究了视觉变压器（VIT）的训练单游戏代理的CQL的骨干。在这项工作中，我们通过引入时空注意层来增强基于图像的RL的视觉变压器（VIT）。我们进一步研究了各种嵌入序列凝集方法对VIT性能的影响。总的来说，我们修改的VIT优于单场Atari设置中的标准VIT。
用视觉变压器缩放离线Q学习
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