請描述機器學習中強化學習（RL）的廣泛類別以及它們試圖解決的問題。
聯想強化學習
聯想強化學習任務結合了隨機學習自動機任務和監督學習模式分類任務的特點。在聯想強化學習任務中，學習系統與其環境進行閉環互動。

深度強化學習
這種方法透過使用深度神經網路來擴充套件強化學習，而不需要明確設計狀態空間。Google DeepMind在學習ATARI遊戲方面的工作引起了對深度強化學習或端到端強化學習的關注。

對抗性深度強化學習
對抗性深度強化學習是強化學習中一個活躍的研究領域，重點關注學習策略的漏洞。在這個研究領域中，一些研究最初表明強化學習策略容易受到不可察覺的對抗性操縱的影響。雖然已經提出了一些方法來克服這些易感性，但在最近的研究中，已經表明這些提出的解決方案遠遠不能提供目前深度強化學習策略漏洞的準確表示。

模糊強化學習
透過在RL中引入模糊推理，可以在連續空間中用模糊規則來近似狀態-動作值函式。模糊規則的IF-THEN形式使得這種方法適合用自然語言形式表達結果。透過將Fuzzy Rule Interpolation擴充套件到FRL，可以使用較小的稀疏模糊規則庫來強調基本規則（最重要的狀態-動作值）。

逆強化學習
在逆強化學習（IRL）中，沒有給出獎勵函式。相反，根據專家的觀察行為推斷出獎勵函式。這個想法是模仿觀察到的行為，這通常是最優或接近最優的。

安全強化學習
安全強化學習（SRL）可以定義為在學習和/或部署過程中確保合理系統效能和/或遵守安全約束的過程中學習策略的過程。
強化學習是機器學習的一個領域，它在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和環境中潛在路徑的理解來計算解決目標的策略。最大化的獎勵。

鑑於 RL 可以執行的環境多種多樣，代理可以採取多種方法，大致分為六種不同的方法：
1. 關聯強化學習 - 將機器學習分類的傳統方法與隨機或隨機分佈結果的自動學習相結合。
2. 深度強化學習 - 它利用傳統的深度神經網路，但允許靈活性並且缺乏預定義的層和狀態空間。
3. 對抗性深度強化學習 - 使用深度神經網路中儲存的狀態漏洞對最終結果進行比較，並嘗試找出這些模型中的弱點。
4. 模糊強化學習 - 利用接近自然語言的 if-then 模糊規則定義來確定結果值的計算。
5. 逆強化學習——刪除模型中常見的獎勵函式評估部分，而是注入人類來觀察和評估結果。
6. 安全強化學習 - 是一種定義策略的方法，該方法還考慮了代理在環境中的行為，以便這些代理步驟合理或尊重安全約束。