# Hugging Robot Learning
[](https://awesome.re) [](https://github.com/996icu/996.ICU/blob/master/LICENSE)
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](https://www.robotech.ink/index.php/Foundation/172.html) |
### 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](https://www.robotech.ink/index.php/RL/139.html) |
### 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](https://www.robotech.ink/index.php/AIL/187.html) |
| 第三章 | [IBC算法](https://www.robotech.ink/index.php/Robot-Learning/232.html) |
| 第三章 | [BeT：一次克隆k个模式](https://www.robotech.ink/index.php/Robot-Learning/224.html) |
| 第五章 | [扩散策略：通过动作扩散进行的视觉策略学习](https://www.robotech.ink/index.php/Robot-Learning/106.html) |
### 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](https://www.robotech.ink/index.php/Policy-Constrained/181.html) |
| 第三章 | [基于正则化的方法与CQL算法](https://www.robotech.ink/index.php/Regularization/120.html) |
| 第四章 | [基于不确定性估计的方法与REM算法](https://www.robotech.ink/index.php/Uncertainty/191.html) |
| 第五章 | Diffuser：敏捷行为合成的扩散规划器 |
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