RL 中的 Softmax 动作选择是什么？ Softmax 动作选择是强化学习 (RL) 中使用的一种方法，用于平衡智能体选择动作时的探索和利用。与诸如 epsilon-greedy 这样的更简单的方法（以固定的概率随机选择非最佳动作）不同，softmax 根据动作的估计值将概率分配给动作。 这是通过玻尔兹曼（或吉布斯）分布完成的，该分布计算选择一个动作的可能性，该可能性与其预期奖励成正比。 一个关键参数，称为温度 (τ)，控制策略的“贪婪”或探索性程度。 较低的温度使智能体更积极地倾向于较高价值的动作，而较高的温度则鼓励更均匀的探索。
它的工作原理 softmax 函数将动作值（例如，Q 值）转换为概率。 例如，如果一个智能体有三个动作，其值分别为 [5, 3, 1]，则选择每个动作的概率是通过将每个值（除以 τ）取指数并对结果进行归一化来计算的。 如果 τ 为 1，则概率可能约为 [0.84, 0.11, 0.05]。 这意味着最佳动作被选择的频率最高，但其他动作仍然有机会。 相比之下，如果 τ 很高（例如，10），则概率变得更加相似 ([0.36, 0.33, 0.31])，从而促进了探索。 这种方法在次优动作仍然可能产生有价值信息的情况下非常有用，例如在游戏中测试替代策略或适应不断变化的环境。
应用场景和注意事项 当动作值定义明确但需要细致的探索时，Softmax 特别有效。 例如，在多臂老虎机问题中，每个“臂”都有一个隐藏的奖励分布，softmax 允许智能体优先考虑有希望的臂，同时偶尔测试其他臂。 开发人员可以动态调整 τ：从较高的值开始以广泛探索，然后逐渐降低它以利用最佳动作。 但是，调整 τ 需要谨慎——太低太早可能会错过更好的选择，而太高会浪费时间在较差的选择上。 诸如 PyTorch 或 TensorFlow 之类的库提供了内置的 softmax 函数，从而简化了实现。 通过提供一种在数学上合理的方式来平衡探索和利用，softmax 仍然是 RL 中一种多功能的工具。