爽！强化学习+注意力机制，吞吐量提升了10多倍！

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通过引入注意力机制，强化学习模型不仅能够更加高效地处理复杂的环境和任务，还能在学习和决策过程中实现更高的精度和适应性。 因此这种结合迅速成为了各大领域的研究热点，而且已经在实际应用中有了显著的性能提升。比如分散式强化学习框架SACD-A，算法训练样本吞吐量直接提高了10倍！ 目前，强化学习+注意力机制主要有三大研究方向：状态表示、动作选择、奖励预测。今天我就从这三大方向入手，分享 10篇 强化学习+注意力机制的代表性成果 ，文档里还附上了 每个方向的代码示例 ，帮助同学们理解。 扫码 添加小享，回复“ 强化注意 ”   免费获取 全部 论 文+开源代码 状态表示中的注意力机制 在强化学习中，状态表示指的是描述当前环境的关键信息。通过在这一阶段引入注意力机制，算法可以更有效地关注状态表示中的关键信息， ………………………………