Будь ласка, опишіть широкі класи зміцнення навчання (RL) в рамках машинного навчання і які проблеми вони намагаються вирішити.
Асоціативне зміцнення навчання
Асоціативні завдання з зміцнення навчання поєднують в собі аспекти стохастичних завдань машинного навчання та завдань з класифікації моделей навчання під наглядом. У навчальних завданнях асоціативного зміцнення система навчання взаємодіє в замкнутому циклі з навколишнім середовищем.

Глибоке зміцнення навчання
Цей підхід розширює зміцнення навчання, використовуючи глибоку нейронну мережу і без чіткого проектування державного простору. Робота з вивчення ігор ATARI від Google DeepMind збільшила увагу на вивченні глибокого підкріплення або навчання підкріплення від кінця до кінця.

Протилежне глибоке зміцнення навчання
Adversarial глибоке зміцнення навчання є активною галуззю досліджень в зміцнення навчання, що зосереджується на вразливості вивченої політики. У цій галузі досліджень деякі дослідження спочатку показали, що політика навчання зміцнення схильні до непомітних супротивницьких маніпуляцій. Хоча деякі методи були запропоновані для подолання цих уразливостей, в останніх дослідженнях було показано, що ці запропоновані рішення далекі від надання точного представлення поточних уразливостей політики глибокого зміцнення навчання.

Fuzzy зміцнення навчання
Запроваджуючи розмиті висновки в RL, стає можливим наближення функції вартості дії стану з розмитими правилами в безперервному просторі. Форма IF - THEN розмитих правил робить цей підхід придатним для вираження результатів у формі, близькій до природної мови. Розширення FRL з інтерполяцією Fuzzy Rule дозволяє використовувати зменшені розміри рідкісних невідомих правил-баз, щоб підкреслити кардинальні правила (найважливіші цінності державної дії).

Навчання з зворотного зміцнення
У програмі IRL (inverse reinforcement learning) функція винагороди не надається. Замість цього, функція винагороди випливає, враховуючи спостережену поведінку експерта. Ідея полягає в тому, щоб наслідувати спостережену поведінку, яка часто є оптимальною або близькою до оптимальної.

Безпечне зміцнення навчання
Безпечне навчання з посиленням (SRL) можна визначити як процес навчання політики, що максимізує очікування повернення в проблемах, в яких важливо забезпечити розумну продуктивність системи та / або поважати обмеження безпеки під час процесів навчання та / або розгортання.
Підсилення навчання - це область машинного навчання, яка працює в проблемному просторі або середовищі, де агент або алгоритм підсилення навчання, використовує розуміння минулих результатів тестування та потенційних шляхів через навколишнє середовище, щоб розрахувати політику, яка вирішує для мети максимізації винагороди.

З огляду на різноманітність середовищ, в яких RL може діяти, існує ряд підходів, які агент може прийняти і широко класифікуються як шість різних підходів:
1 Associated RL - комбінує традиційні підходи класифікації машинного навчання з автоматизованим навчанням на випадкових або стохастично розподілених результатах.
2. Глибока RL - яка використовує традиційні глибокі нейронні мережі, але дозволяє гнучкість і відсутність заздалегідь визначених шарів і державного простору.
3 Adversarial Deep RL - де кінцеві результати порівнюються за допомогою вразливостей у стані, що зберігаються в глибоких нейронних мережах, і спроби знайти слабкості в цих моделях.
4 Fuzzy RL - яка використовує майже природне визначення мови, якщо-то невідомі правила, які визначають розрахунок вартості результату.
5 Inverse RL - видаляє загальну частину оцінки функції винагороди моделі і замість цього вводить людину для спостереження і оцінки результатів.
Шість Safe RL - це підхід до визначення політики, який також враховує поведінку агента в завойованні, таким чином, що ті кроки агента можуть бути реалізовані або поважати обмеження безпеки.