Zəhmət olmasa, maşın öyrənmə daxilində və hansı problemlərdə həll etməyə çalışdıqları problemlərin genişliyini (RL) geniş siniflərini təsvir edin.
Assosiativ möhkəmləndirmə öyrənməsi
Associative möhkəmləndirmə öyrənmə tapşırıqları Stochastic Learning Automata vəzifələrinin və nəzarət olunan öyrənmə modelləşdirmə tapşırıqlarını birləşdirir.Assosiativ möhkəmləndirmə təlimləri, öyrənmə sistemi ətraf mühiti ilə qapalı döngədə qarşılıqlı təsir göstərir.

Dərin möhkəmləndirmə öyrənməsi
Bu yanaşma dərin bir sinir şəbəkəsindən istifadə etməklə və dövlət məkanını açıq şəkildə dizayn etmədən möhkəmləndirmə öyrənməsini genişləndirir.Google Deprmind tərəfindən Atari oyunlarını öyrənmək işləri dərin möhkəmləndirmə öyrənmə və ya sona qədər möhkəmləndirmə öyrənməsinə diqqət yetirdi.

Tərəfdar dərin möhkəmləndirmə öyrənməsi
Alaşın dərin möhkəmləndirmə öyrənməsi öyrənilmiş siyasətlərin zəifliyinə yönəlmiş möhkəmləndirmə öyrənməsində fəal tədqiqat sahəsidir.Bu tədqiqat sahəsində bəzi tədqiqatlar əvvəlcə möhkəmləndirmə öyrənmə siyasətinin görünməz rəqamət manipulyasiyalarına həssas olduğunu göstərdi.Bu həssaslıqları aradan qaldırmaq üçün bəzi üsullar təklif edilsə də, ən son araşdırmalarda bu təklif olunan həllərin dərin möhkəmləndirmə öyrənmə siyasətinin mövcud zəifliklərinin dəqiq bir şəkildə nümayəndəliyinin təmin edilməsindən çox uzaqdır.

Qeyri-səlis möhkəmləndirmə öyrənmə
RL-də qeyri-səlis bir nəticə təqdim etməklə, davamlı məkanda qeyri-səlis qaydalarla dövlət fəaliyyət dəyəri funksiyasına yaxınlaşır.Əgər əgər - sonra qeyri-səlis qaydaların forması bu yanaşmanı təbii dilə yaxın bir formada ifadə etmək üçün uyğunlaşdırır.Qeyri-səlis qayda interpolasiyası ilə uzanan FRL, kardinal qaydaları (ən vacib dövlət fəaliyyət dəyərləri) vurğulamaq üçün azaldılmış ölçülü səliqəli səliqəli qaydalardan istifadə etməyə imkan verir.

Tərs möhkəmləndirmə öyrənməsi
Tərs möhkəmləndirmə öyrənməsində (IRL), heç bir mükafat funksiyası verilmir.Bunun əvəzinə mükafat funksiyası bir mütəxəssisdən müşahidə olunan bir davranış verilir.Fikir, tez-tez optimal və ya yaxın olan müşahidə olunan davranışları təqlid etməkdir.

Təhlükəsiz möhkəmləndirmə öyrənmə
Təhlükəsiz möhkəmləndirmə öyrənməsi (SRL), öyrənmə və / və ya yerləşdirmə prosesləri zamanı ağlabatan sistemin performansını və / və ya təhlükəsizlik məhdudiyyətlərini təmin etmək və / və ya təhlükəsizlik məhdudiyyətlərinin qorunmasının vacibliyini təmin edən problemlərdə geri dönüşünün gözlədiyini öyrənmə prosesi olaraq təyin edilə bilər.
Gücləndirmə öyrənməsi, agent və ya möhkəmləndirmə öyrənmə alqoritminin və ya möhkəmləndirmə öyrənmə alqoritminin və ya ətraf mühitin anlayışı olan bir problem məkanında və ətraf mühitin anlayışını və ətraf mühitin anlayışını anlamaq üçün birinin məqsədini tənzimləyən bir siyasət hesablamaq üçün bir anlayışdan istifadə edirmaksimum mükafat.

RL-də işləyə biləcəyi müxtəlif mühitlərin müxtəlifliyini nəzərə alsaq, agentin altı fərqli yanaşma kimi geniş şəkildə üzləşməsi və geniş şəkildə kateqoriyalara görə kateqoriyalara aid olduğu bir sıra yanaşmalar var:
1. Əlaqəli RL - maşın öyrənmə təsnifatının ənənəvi yanaşmalarını təsadüfi və ya stochastically paylanmış nəticələrlə avtomatlaşdırılmış öyrənmə ilə birləşdirir.
2. Dərin RL - ənənəvi dərin neyron şəbəkələrindən istifadə edən, lakin rahatlıq və əvvəlcədən təyin edilmiş təbəqələrin və dövlət məkanının olmamasına imkan verir.
3. Adkararial Deep RL - Son nəticələr dərin neyron şəbəkələrində saxlanılan dövlətdəki zəifliklərdən istifadə və bu modellərdə zəif cəhətləri tapmaq cəhdləri ilə müqayisə olundu.
4. FuZzy RL - Nəticənin dəyərinin hesablanmasını təyin edən qeyri-səlis qaydalarının yaxınlığında yaxın bir təbii dil tərifidir.
5. Tərsləşdirən RL - modelin ortaq mükafat funksiyasını qiymətləndirmə hissəsini aradan qaldırır və bunun əvəzinə nəticəni müşahidə etmək və qiymətləndirmək üçün bir insan vurğulayır.
6. Safe RL - bu agent addımları, bu agent addımları və ya təhlükəsizlik məhdudiyyətlərinin olması və ya hörmətli olması və ya hörmətli olması və ya hörmətli olan bir agentin davranışını nəzərə alan siyasətləri müəyyənləşdirmək üçün bir yanaşmadir.