Was ist Actor-Critic und warum werden zwei Netze benötigt?

Actor-Critic ist eine Methode im Reinforcement Learning, die zwei Modelle (neuronale Netze) kombiniert: den Actor und den Critic.

• Der Actor ist verantwortlich für die Auswahl von Aktionen basierend auf der aktuellen Politik. Er generiert die Verhaltensstrategie des Agenten.
• Der Critic bewertet die gewählte Aktion, indem er die Wertfunktion oder den Vorhersagefehler berechnet, also wie gut die Aktion im aktuellen Zustand war.

Wozu dienen zwei Netze?

1. Aufgabentrennung: Der Actor lernt, Aktionen auszuwählen, und der Critic, sie zu bewerten, was hilft, das Lernen zu stabilisieren und zu beschleunigen.
2. Feedback: Der Critic liefert dem Actor ein Fehlersignal (Gradient), das eine effizientere Anpassung der Politik ermöglicht.

Auf diese Weise kombiniert Actor-Critic die Vorteile von politikbasierten und wertbasierten Methoden und verbessert die Qualität und Geschwindigkeit des Lernens des Agenten.