强化学习 (RL) 中的注意力机制帮助智能体在做决策时，专注于环境或内部状态中最相关的部分。通过对不同的输入或过去的经验分配不同的权重，注意力机制使得强化学习模型能够优先处理对当前任务至关重要的信息。这有助于减少噪声、提高学习效率，并通过避免无关细节的干扰，帮助智能体泛化到不同的环境中。例如，在游戏智能体中，注意力可能会集中在敌人或障碍物的位置，同时忽略静态背景元素。
注意力机制在强化学习中的一个关键应用是处理具有高维或复杂观测的环境。例如，考虑一个在杂乱房间中导航的机器人：原始传感器数据（如摄像头输入）包含大量信息，但注意力机制可以动态地突出显示门口或可移动物体等特征。类似地，在多智能体场景中，注意力使得智能体能够追踪最相关的对手或盟友。像基于 Transformer 的强化学习模型等架构使用自注意力来处理状态和动作序列，识别长距离依赖关系。例如，DeepMind 的 AlphaStar 使用注意力来解析《星际争霸 II》的游戏状态，在战略规划过程中专注于关键单位和地图区域。
从实现的角度来看，注意力层通常集成到策略网络或价值网络中。在深度 Q 网络 (DQN) 中，注意力可能会对图像输入中的特定像素加权，而在近端策略优化 (PPO) 中，它可以过滤掉非必要的观测。注意力机制还改进了记忆增强型强化学习系统：使用循环网络（如 LSTM）时，注意力在时间步上帮助智能体回忆重要的历史状态，如最近的奖励或关键事件。尽管功能强大，但注意力会增加计算开销，因此有时会使用局部注意力或稀疏注意力等技术来平衡性能。总的来说，注意力机制为强化学习系统提供了一种灵活的方式来调整其关注点，使其在动态或信息丰富的环境中更加鲁棒。