在Torch中，强化学习模块是一个用于实现强化学习算法的工具包。强化学习是一种机器学习方法，其目标是让智能体通过与环境的交互学习如何做出最优的决策以获得最大的累积奖励。Torch中的强化学习模块包含了多种强化学习算法的实现，如深度Q网络（DQN）、策略梯度方法、行动者-评论者方法等。利用Torch的强化学习模块，用户可以快速构建和训练强化学习模型，并在各种环境中进行实验和测试。
