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TOOL · CL_344335 · Nov 6 · 05:00

Transformer 展示了上下文控制动态系统的能力

研究人员探索了基于 Transformer 的神经网络通过上下文学习来执行不稳定、非线性动态系统的低级控制的能力。通过在专家控制器轨迹上训练 GPT-2 风格的架构，模型展示了稳定倒立摆和双连杆机器人等系统的能力，即使在系统参数未知的情况下也是如此。研究发现，增加上下文长度通常会提高策略性能，并且模型可以泛化到分布外系统。