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在計算機視覺領(lǐng)域中，增強學習是一種機器學習方法，用于解決那些不包含明確目標函數(shù)的復(fù)雜問題。它是由一系列通過交互體驗，通過反饋來學習經(jīng)驗來構(gòu)建智能系統(tǒng)，以快速對任務(wù)進行有效解決，從而替代傳統(tǒng)的人工智能方法。增強學習在實際應(yīng)用方面比較廣泛，目前已經(jīng)投入許多的機器學習研究領(lǐng)域，如機器人控制、文本處理，圖像處理，知識表示等等。 增強學習的優(yōu)勢在于有效地利用無定義目標的環(huán)境和有限的知識，其中經(jīng)驗可以快速的學習和應(yīng)用，而效率更高。增強學習也具有理解和靈活性，它具有更強的解決多變化問題和處理未知環(huán)境的能力。在計算機視覺方面，增強學習可以有效地解決目標識別，實時監(jiān)測，圖像處理，機器人操作，計算機視覺等復(fù)雜的計算機視覺問題。 拓展：增強學習的主要方法有模擬學習、搜索強化學習、深度學習強化學習和策略搜索。模擬學習是一種根據(jù)過去的經(jīng)驗來進行學習, 以達到最佳性能的方法。搜索強化學習用于選擇最優(yōu)行為手段，從而最大化系統(tǒng)最終收益。深度學習強化學習是通過深度學習方法對歷史經(jīng)歷進行建模以發(fā)現(xiàn)最佳行為來彌補上述方法的不足。策略搜索是一種利用歷史經(jīng)歷設(shè)計最優(yōu)行為的技術(shù)，它可以通過觀察狀態(tài)和動作的關(guān)系來快速了解陷入危險狀態(tài)的原因，從而找到最優(yōu)行為。