嵌入（Embeddings）和强化学习 (RL) 通过它们在表示数据和支持决策制定中的作用联系在一起。 嵌入将高维或复杂数据（例如文本、图像或传感器读数）转换为低维向量表示，从而捕获有意义的模式。 在强化学习中，这些嵌入有助于智能体更有效地解释环境状态。 例如，训练玩视频游戏的强化学习智能体可以通过嵌入层处理原始像素数据，从而将数千个像素的输入减少为紧凑的向量。 这种简化的表示使智能体能够专注于相关特征（例如，对象位置）并更快地学习。
一个实际的例子是在基于强化学习的聊天机器人中使用词嵌入。 自然语言输入被转换为捕获语义含义的嵌入（例如，使用 Word2Vec 或 BERT）。 强化学习智能体使用这些嵌入来理解用户查询并生成响应，从而优化用户参与度等奖励。 同样，在机器人技术中，原始传感器数据（例如，激光雷达扫描）可以被压缩为嵌入以表示机器人的周围环境。 然后，强化学习策略使用这些嵌入来决定诸如移动或对象操作之类的动作。 嵌入还可以实现迁移学习：在一个任务（例如，导航仓库）上训练的智能体可以在适应新任务（例如，分拣包裹）时重用嵌入，从而减少训练时间。
但是，将嵌入与强化学习集成会带来挑战。 嵌入的质量直接影响智能体的性能——较差的嵌入可能会丢弃关键信息。 例如，忽略颜色的图像嵌入可能会阻碍智能体区分交通信号灯的能力。 开发人员必须选择在降维和特征保留之间取得平衡的嵌入方法（例如，自编码器、预训练模型）。 此外，与强化学习策略一起训练嵌入可能会在计算上代价高昂。 一种常见的方法是在强化学习微调之前，在相关任务（例如，图像分类）上预训练嵌入。 需要仔细监控以确保嵌入在智能体探索环境时保持相关性，从而避免过度拟合有限的训练数据。