该项目旨在梳理应用于连续动作空间控制的强化学习、模仿学习、以及离线强化学习相关算法，方便进一步学习。
在之前两版本梳理之后，发现，完全根据综述梳理会造成知识不够具体。因此，接下来准备更关注经典算法，而不是单纯的综述。
内容一直在修改，博客中内容为最新版 ❗❗❗
本项目计划分为三个阶段，分别是
- 知识梳理阶段 👈 正在进行✨
- 算法复现阶段
- 项目优化阶段
知识梳理阶段主要关注知识框架的搭建；算法复现阶段主要关注经典算法的代码复现；项目优化阶段主要关注知识完整性和准确性、排版整洁性、以及代码准确性。
欢迎批评指正～
欢迎一起做项目～
| 章节 | 内容 |
|---|---|
| 第一章 | DDPMs：去噪扩散概率模型 |
| 第二章 | EDM：阐明基于扩散生成模型的设计空间 |
| 第三章 | Consistency Models：一致性模型 |
| 第四章 | DiT：基于Transformer可扩展的扩散模型 |
| 章节 | 内容 |
|---|---|
| 第一章 | MCAC：蒙特卡洛增强的Actor-Critic算法 |
| 第二章 | SDQN：连续性动作的离散化序列预测 |
| 章节 | 内容 |
|---|---|
| 第一章 | 模仿学习简介 |
| 第二章 | GAIL：生成式对抗模仿学习 |
| 第三章 | IBC算法 |
| 第三章 | BeT：一次克隆k个模式 |
| 第五章 | 扩散策略：通过动作扩散进行的视觉策略学习 |
| 第六章 | DP3：3D扩散策略 |
| 第七章 | Consistency Policy：通过一致性蒸馏加速视觉运动策略 |
| 第八章 | MDT：从多模态目标中学习多功能行为 |
| 章节 | 内容 |
|---|---|
| 第一章 | 演化策略作为强化学习的一种可扩展替代方案 |
| 第二章 | 基于压缩架构的结构化演化以实现可扩展策略优化 |
| 第三章 |
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