提升物联网智能性：基于 Transformer 的强化学习方法

Apr, 2024

提升物联网智能性：基于 Transformer 的强化学习方法

Enhancing IoT Intelligence: A Transformer-based Reinforcement Learning Methodology

Gaith Rjoub, Saidul Islam, Jamal Bentahar, Mohammed Amin Almaiah, Rana Alrawashdeh

TL;DR通过将 transformer 架构与 Proximal Policy Optimization（PPO）相结合，本文引入了一种新颖的框架来解决物联网应用中复杂环境下智能决策中的挑战，通过利用 transformer 的自注意机制，增强了强化学习代理在动态物联网环境中的理解和行动能力，从而提高了决策过程的效率。通过在智能家居自动化和工业控制系统等各种物联网场景中进行实证实验证明了该方法的有效性，显示了决策效率和适应性的显著提高。该研究的贡献包括对处理异构物联网数据中 transformer 的作用进行详尽的探索，对框架在不同环境中性能的全面评估，以及与传统强化学习方法进行的基准测试。结果表明该方法显著提高了强化学习代理在物联网生态系统中应对复杂性的能力，凸显了该方法在物联网领域智能自动化和决策制定领域的潜力。

Abstract

The proliferation of the internet of things (IoT) has led to an explosion of data generated by interconnected devices, presenting both opportunities and challenges for intelligent decision-making in complex environments. Traditional →

internet of things reinforcement learning transformer architectures proximal policy optimization decision-making efficiency

发现论文，激发创造

资源受限的物联网环境下高效的基于 Transformer 的超参数优化

提出一种基于转换器架构和强化学习方法的新颖方法 TRL-HPO, 用于解决资源受限环境下超参数优化过程中的计算资源和透明度问题，并通过对 MNIST 数据集的评估，证明了 TRL-HPO 在相同时间段内比其他方法的卷积神经网络分类结果提高了 6.8% 的效率，同时指出全连接层堆叠是性能下降的主要原因，为改进资源受限环境下的强化学习优化过程提供了新的思路。

Mar, 2024

自主物联网的深度强化学习：模型，应用及挑战

本文提出了一种新概念 “自治 IoT” 的集成方法，利用强化学习和深度强化学习做出决策，并在此基础上提出了 AIoT 的广义 RL/DRL 模型和综述现有的 DRL 在 AIoT 中的应用研究，并指出未来研究的挑战和问题。

Jul, 2019

物联网中安全感知服务获取的深度强化学习方法

提出一个完整框架，根据用户需求，在物联网中定义适当的隐私和安全需求级别，通过采用基于强化学习的解决方案来训练用户代理，选择最佳的智能对象以满足目标服务，并确保满足截止日期要求、用户的安全和隐私需求。

Apr, 2024

离线强化学习的多目标决策 Transformer

离线强化学习以多目标优化问题的形式重新定义为序列建模任务，引入动作空间区域以解决变换模型的关注机制在输入上分配变化注意权重的潜在问题。实验证明这些提议使得变换模型更有效地利用关注机制，达到或超过当前最先进方法的性能。

Aug, 2023

使用深度学习方法主动检测物联网服务中的物理规则漏洞

提出使用深度学习方法从用户需求描述中主动发现可能的物理互规则相互作用的新框架，并利用 Transformer 模型从描述中生成触发 - 动作规则，通过自然语言处理工具发现两种类型的物理互规则漏洞并确定相应的环境通道，进一步提出一种方法来识别其中的隐藏物理互规则漏洞。在 27983 个 IFTTT 样式规则的实验中，Transformer 能够以 95.22% 的准确率从描述中提取触发 - 动作规则，同时在 60 个 SmartThings 官方物联网应用程序上验证了我们方法的有效性，并发现了 99 个可能的物理互规则漏洞。

Jun, 2024

Q-Learning 的稳定 Transformer-based 动作序列生成

本文提出了一种基于 Transformer 的 Deep Q-Learning 方法，该方法在稳定性和 Atari 基准方面表现良好，并为探究 Transformer 与强化学习之间的关系提供了额外见解。

Oct, 2020

基于监督预训练的证明上下文强化学习中的变压器决策者

该研究论文通过理论框架分析了用于 ICRL 的监督预训练 transformer 模型，提出了两种训练方法并证明了其能近似实现专家算法，同时证明了 ReLu 注意力的 transformer 能高效地近似最优在线强化学习算法，这为离线轨迹预训练的 transformer 模型的 ICRL 能力提供了首次量化分析。

Oct, 2023

基于强化学习的清洁机器人路径规划

采用强化学习和迁移学习优化的有效路径规划方法，可在不同环境下使用以增加清洁机器人的训练性能和收敛速度，显著提高其清洁效率和性能。

Aug, 2022

决策变压器：通过序列建模的强化学习

本文基于序列建模思路，提出一种将强化学习抽象为序列建模问题的框架，使用 Transformer 架构和相关的语言建模技术（如 GPT-x 和 BERT）来解决增强学习任务，其中提出的 Decision Transformer 模型可以通过自回归模型来输出未来的动作并获得预期回报，其性能在 Atari、OpenAI Gym 和 Key-to-Door 等实验中达到了业界领先水平。

Jun, 2021

变形金刚是元强化学习算法

本文介绍了 TrMRL，这是一种运用 Transformer 架构的基于元强化学习的代理（Meta-Reinforcement Learning Algorithm），它结合了最近的工作内存以递归方式构建情境记忆，并利用 self-attention 机制计算和提供有意义的特征以执行最佳任务。研究表明，在高维连续控制环境下，TrMRL 相对于基线模型表现出了相当或优异的收敛性能、采样效率和超出分布范围的概况。

Jun, 2022