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离线强化学习中的等变数据增强技术

💡 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。

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内容提要

该文介绍了一种离线强化学习方法，利用先前的经验来学习政策，以解决分布偏移和有效表示策略的问题。该方法将状态重构特征学习纳入扩散策略中，以解决分布外泛化问题。作者在多个任务上评估了该模型的性能，实现了最先进的结果。

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