Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling

• 类型：arxiv
• 标识：2106.01345
• 链接：https://arxiv.org/abs/2106.01345
• 主题：agent
• 主分类：agent
• 形态：method
• 被引：2444
• 被引来源：Semantic Scholar
• S2被引：2444
• OpenAlex被引：465
• 影响力被引：365
• TLDR：Despite its simplicity, Decision Transformer matches or exceeds the performance of state-of-the-art model-free offline RL baselines on Atari, OpenAI Gym, and Key-to-Door tasks.
• OpenAlex ID：W3169291081
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2106.01345
• DOI：10.48550/arxiv.2106.01345
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://arxiv.org/pdf/2106.01345
• OpenAlex更新：2026-08-21
• 待LLM分类：否
• 成熟度：research
• 场景：reinforcement-learning、offline-rl
• 标题中文：Decision Transformer：通过序列建模实现强化学习
• TLDR中文：尽管方法简单，Decision Transformer 在 Atari、OpenAI Gym 和 Key-to-Door 任务上达到或超过 SOTA 无模型离线 RL 基线的性能
• 来源文件：
• [OpenAlex discover]
• [S2 enrich]