RL（強化学習）におけるマルコフ性とシーケンス性の特性を効果的にモデル化する手法として、いくつかのアプローチが考えられます。例えば、**リカレントニューラルネットワーク（RNN）や長短期記憶（LSTM）**は、シーケンスデータの時間的依存性を捉えるために広く使用されています。これらのモデルは、過去の情報を保持し、次の状態を予測する能力を持っていますが、長期的な依存関係を捉えるのが難しい場合があります。
また、トランスフォーマーアーキテクチャも有望な選択肢です。特に、**Decision Transformer（DT）**のような手法は、RL問題をシーケンスモデリングの観点から再定義し、報酬に基づく状態-行動マッピングを学習します。DTは、過去の報酬、状態、行動のシーケンスを考慮することで、マルコフ性を保持しつつ、シーケンス性を効果的にモデル化します。
さらに、状態空間モデル（SSM）やMambaのような新しいアプローチも、マルコフ性とシーケンス性の両方を捉えるために設計されています。これらのモデルは、状態遷移の特性を利用し、局所的およびグローバルな特徴を同時に捉えることができるため、RLの特性に適したモデリングが可能です。