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Hugging Robot Learning

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 :exclamation::exclamation::exclamation:

本项目计划分为三个阶段，分别是

• 知识梳理阶段 :point_left: 正在进行:sparkles:
• 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～

内容导航

基础篇

章节	内容
第一章	DDPMs：去噪扩散概率模型

在线强化学习算法

章节	内容
第一章	MCAC：蒙特卡洛增强的Actor-Critic算法

模仿学习篇

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

离线强化学习篇

章节	内容
第一章	离线强化学习简介
第二章	基于策略约束的方法与BCQ算法
第三章	基于正则化的方法与CQL算法
第四章	基于不确定性估计的方法与REM算法
第五章	Diffuser：敏捷行为合成的扩散规划器

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