基于注意力机制 (Attention Mechanism) 的上下文感知 RL 算法

基于注意力机制 (Attention Mechanism) 的上下文感知强化学习 (Context-Aware Reinforcement Learning, CA-RL) 算法，是一类非常重要的前沿技术，它旨在让强化学习智能体具备更强的 泛化能力、适应能力和决策效率，尤其在复杂、动态、非马尔可夫以及需要考虑长期依赖的环境中表现出色。注意力机制的引入使得智能体能够选择性地关注和利用环境中的关键信息，从而更好地理解上下文，做出更明智的决策。

从以下几个方面展开讲解：

1. 上下文感知强化学习 (Context-Aware RL) 的概念与意义

• 什么是上下文 (Context) 在强化学习中的含义？
• 为什么要让 RL 算法具备上下文感知能力？
• 上下文感知能力对提升 RL 智能体性能的关键作用。

2. 注意力机制 (Attention Mechanism) 的基本原理与类型

• 注意力机制的核心思想：选择性信息聚焦。
• 经典注意力机制的结构和计算过程：Query, Key, Value。
• Self-Attention, Multi-Head Attention 等不同类型的注意力机制。
• 注意力机制在深度学习，尤其是在自然语言处理 (NLP) 中的广泛应用。

3. 基于注意力机制的上下文感知 RL 算法的核心思想与架构