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在计算机视觉领域中，增强学习是一种机器学习方法，用于解决那些不包含明确目标函数的复杂问题。它是由一系列通过交互体验，通过反馈来学习经验来构建智能系统，以快速对任务进行有效解决，从而替代传统的人工智能方法。增强学习在实际应用方面比较广泛，目前已经投入许多的机器学习研究领域，如机器人控制、文本处理，图像处理，知识表示等等。 增强学习的优势在于有效地利用无定义目标的环境和有限的知识，其中经验可以快速的学习和应用，而效率更高。增强学习也具有理解和灵活性，它具有更强的解决多变化问题和处理未知环境的能力。在计算机视觉方面，增强学习可以有效地解决目标识别，实时监测，图像处理，机器人操作，计算机视觉等复杂的计算机视觉问题。 拓展：增强学习的主要方法有模拟学习、搜索强化学习、深度学习强化学习和策略搜索。模拟学习是一种根据过去的经验来进行学习, 以达到最佳性能的方法。搜索强化学习用于选择最优行为手段，从而最大化系统最终收益。深度学习强化学习是通过深度学习方法对历史经历进行建模以发现最佳行为来弥补上述方法的不足。策略搜索是一种利用历史经历设计最优行为的技术，它可以通过观察状态和动作的关系来快速了解陷入危险状态的原因，从而找到最优行为。