Wat is actor-critic en waarom zijn twee netwerken nodig?

Actor-Critic is een methode in reinforcement learning die twee modellen (neuronale netwerken) combineert: de actor en de critic.

• De actor is verantwoordelijk voor het kiezen van acties op basis van het huidige beleid. Hij genereert de gedragsstrategie van de agent.
• De critic evalueert de gekozen actie door de waarde functie of de voorspellingsfout te berekenen, dat wil zeggen hoe goed de actie was in de huidige staat.

Waarom zijn twee netwerken nodig?

1. Taakverdeling: De actor leert acties te kiezen, en de critic evalueert ze, wat helpt om het leren te stabiliseren en te versnellen.
2. Feedback: De critic geeft de actor een foutsignaal (gradiënt), waardoor het beleid efficiënter kan worden aangepast.

Op deze manier combineert actor-critic de voordelen van policy-based en value-based methoden en verbetert het de kwaliteit en snelheid van het leren van de agent.