Czym jest actor-critic i dlaczego potrzebne są dwie sieci?

Actor-Critic to metoda uczenia się ze wzmocnieniem, która łączy dwa modele (sieci neuronowe): aktora i krytyka.

• Aktor odpowiada za wybór działań na podstawie aktualnej polityki. Generuje strategię zachowania agenta.
• Krytyk ocenia wybrane działanie, obliczając funkcję wartości lub błąd predykcji, czyli jak dobre było działanie w aktualnym stanie.

Po co dwie sieci?

1. Podział zadań: Aktor uczy się wybierać działania, a krytyk ocenia je, co pomaga stabilizować i przyspieszać uczenie.
2. Informacja zwrotna: Krytyk dostarcza aktorowi sygnał błędu (gradient), umożliwiając bardziej efektywne dostosowanie polityki.

W ten sposób, actor-critic łączy zalety metod opartych na polityce i metod oceny, poprawiając jakość i szybkość uczenia agenta.