請說明機械學習中的強化學習 (RL) 的廣泛類別以及它們試圖解決的問題.
Context:聯系式補強學習 協會式補強式學習任務結合了隨機學習自動任務與監控式學習模式分類任務的各個方面. 學習系統與其環境的互動是一個封閉的迴圈.  深度補強學習 這種方法透過使用深度神經網路, 擴充套件補強學習, 谷歌深度思維在學習ATARI遊戲方面的工作增加了對深度補強學習或端到端補強學習的注意.  根據對手的深度補強學習 這項研究主要針對學習政策的脆弱性. 在這項研究領域, 一些研究最初顯示, 儘管已提出一些方法來克服這些脆弱性, 但最近的研究顯示,  模糊增強學習 在 RL 中引入模糊推論, 便可在連續空間中使用模糊規則來近似狀態行動值函式. 這種方法很適合用接近自然語言的形式表達結果. 擴充套件FRL使用模糊規則插入, 允許使用縮小尺寸的稀疏模糊規則基來強調核心規則 (最重要的狀態行動值).  逆補強學習 在反向補強學習 (IRL) 中, 這樣一來, 獎勵函式是根據專家觀察的行為推斷的. 這種行為往往是最佳或接近最佳的.  安全的補強學習 在學習和/或部署過程中確保合理的系統效能和/或遵守安全限制是很重要的.
強化學習是機器學習的一個領域, 在問題空間或環境中運作, 在這個空間或環境中, 代理或強化學習演算法, 使用過去的測試結果和環境中的潛在路徑的理解, 計算出解決最大化獎勵的策略.  根據RL可在不同的環境中運作, 代理人可採取一系列方法, 基本上分為六種不同的方法: 一,他們 結合傳統的機器學習分類方法與隨機或隨機分佈的自動學習結果. 2. 我們的國家 這樣的深層神經網路可以讓我們更靈活, 三,我們要如何? 試圖找到這些模型的弱點. 4. 沒有任何問題. 這種方法利用近乎自然語言的"if-then"模糊規則來計算結果的值. 五個國家 這樣的模式將會讓人類觀察並評估結果. 六個國家 這樣的行動步<unk>是合理的或尊重安全限制.