强化学习 (RL) 中的注意力机制是一种技术，使智能体能够在做出决策时动态地关注其输入或内部状态的特定部分。 在 RL 中，智能体学习在环境中采取行动以最大化累积奖励。 注意力机制通过允许智能体优先考虑相关信息（例如关键的感官输入或关键的历史状态），同时忽略不太有用的数据来改进此过程。 这种选择性关注减少了计算开销，并帮助智能体更有效地处理复杂的高维环境。 例如，在机器人导航任务中，注意力可能有助于智能体专注于障碍物或地标，而不是处理相机馈送中的每个像素。
注意力在 RL 中的一个常见应用是在具有视觉输入的环境中，例如视频游戏或模拟。 传统的 RL 方法（如深度 Q 网络 (DQN)）通过卷积层处理整个图像，这可能效率低下。 通过注意力，智能体学习识别和加权屏幕的特定区域——例如游戏中的生命条或模拟中的移动目标——而无需分析每个像素。 另一个例子是多智能体系统，其中智能体必须跟踪特定对手或队友的行为。 注意力机制可以突出智能体之间的交互，从而实现更具战略性的决策。 这些能力通常使用基于 Transformer 的模型等架构来实现，其中自注意力层帮助智能体权衡不同输入随时间推移的重要性。
在 RL 中实现注意力通常涉及训练智能体来学习注意力权重——这些值决定了分配给输入的不同部分的关注程度。 例如，在策略网络中，注意力层可能会处理当前状态和历史观察结果以计算这些权重。 然后，智能体使用输入的加权总和来决定其下一个行动。 挑战包括平衡探索（尝试新的注意力模式）与利用（使用已知的有效模式）以及确保计算效率。 PyTorch 和 TensorFlow 等库提供了将注意力集成到 RL 模型中的工具，例如自定义层或预构建的 Transformer 模块。 虽然注意力提高了机器人控制或游戏智能体等任务的性能，但开发人员必须仔细设计奖励函数和训练循环，以避免过度拟合特定的注意力模式。