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1-50章
共50章
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版权信息
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内容提要
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前言
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资源与支持
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第1章 起源：扩散模型简介
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1.1 生成模型的发展史
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1.2 扩散模型核心思想介绍
1.3 条件扩散模型
1.4 扩散模型加速采样方法
参考文献
第2章 基石：扩散模型与轨迹优化问题
2.1 离线强化学习
2.2 第一个基于扩散模型的决策智能体：Plan Diffuser
2.3 条件生成决策模型的集大成者：Decision Diffuser
2.4 代码实战
参考文献
第3章 基石：扩散模型与价值函数的结合
3.1 强化学习中基于价值函数的策略优化
3.2 Diffusion-QL：高效建模离线数据集中的行为策略
3.3 CEP和QGPO：借助能量函数设计新的引导器
3.4 LDCQ：扩散模型约束下的Q-learning
参考文献
第4章 基石：扩散模型训练技巧指南
4.1 如何设计去噪网络
4.2 如何设计训练方案
4.3 如何选择扩散模型的类型
4.4 代码实战
参考文献
第5章 扩展：多任务泛化
5.1 离线元强化学习
5.2 MetaDiffuser
参考文献
第6章 扩展：世界模型建模
6.1 世界模型简介
6.2 基于RNN的世界模型
6.3 基于Transformer的世界模型
6.4 基于扩散模型的世界模型
参考文献
第7章 反转：用强化学习来优化扩散模型
7.1 引言
7.2 DDPO：将去噪过程建模为序列决策过程
7.3 Diffusion-DPO：运用于扩散模型的直接偏好优化
7.4 DRaFT：通过可微分奖励函数直接优化扩散模型
7.5 代码实战
参考文献
第8章 扩展：扩散模型在决策问题上的新进展
8.1 基于生成模型的强化学习策略
8.2 决策基模型中的扩散模型
8.3 总结与展望
参考文献
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