請描述機器學習中的強化學習 (RL) 的廣泛類別,以及它們試圖解決的問題.
Context:關聯強化學習 關聯強化學習任務結合了隨機學習自動任務和監督學習模式分類任務的各個方面. 在關聯強化學習任務中,學習系統與其環境進行閉環互動.  深度強化學習 這種方法通過使用深度神經網路並沒有明確設計狀態空間來擴充套件強化學習. 谷歌DeepMind對ATARI遊戲的學習工作增加了對深度強化學習或端到端強化學習的關注.  對抗深度強化學習 反對深度強化學習是強化學習的一個活躍的研究領域,重點是學習政策的脆弱性. 在這個研究領域,一些研究最初表明,強化學習政策容易受到不可察覺的對抗性操縱. 雖然已經提出了一些方法來克服這些脆弱性,但最近的研究表明,這些建議的解決方案遠遠不能準確地反映深度強化學習政策的當前脆弱性.  模糊強化學習 通過在 RL 中引入模糊推理,可以在連續空間中用模糊規則近似狀態-動作值函式. 如果-然後模糊的規則使得這種方法適合以接近自然語言的形式表達結果. 通過模糊規則插值擴充套件FRL,可以使用縮小尺寸的稀疏模糊規則基礎來強調核心規則 (最重要的狀態動作值).  反向強化學習 在反向強化學習 (IRL) 中,沒有獎勵函式. 相反,獎勵函式是根據專家觀察到的行為推斷出來的. 目的是模仿觀察到的行為,  安全的強化學習 安全增強學習 (SRL) 可以被定義為學習政策的過程,在學習和/或部署過程中確保合理的系統效能和/或遵守安全約束是很重要的問題中最大限度地提高回報的期望.
強化學習是機器學習的一個領域,在一個問題空間或環境中工作,其中代理或強化學習演算法,使用對過去測試結果的理解和通過環境的潛在路徑來計算出解決最大化獎勵的策略.  鑑於RL可以在多種環境中執行,代理可以採取一系列方法,這些方法大致分為六種不同的方法: 一個. 關聯RL - 結合機器學習分類的傳統方法與隨機或隨機分佈的結果的自動學習. 2. 沒有 深度RL - - 利用傳統的深度神經網路,但允許靈活性和缺乏預先定義的層和狀態空間. 3. 沒有. 敵對深度RL - 使用儲存在深度神經網路中的狀態漏洞並試圖找到這些模型中的弱點來比較最終結果. 4. 沒有 模糊的RL - 通過近乎自然語言定義的if-then模糊規則來計算結果的值. 五個 反向RL - 刪除模型中常見的獎勵函式評估部分,並將人類注入來觀察和評估結果. 六個 安全RL - 是一種定義政策的方法,它還考慮了代理人在環境中的行為,使這些代理步驟合理或遵守安全約束.