Что такое actor-critic и зачем нужны две сети?

Actor-Critic — это метод в обучении с подкреплением, который объединяет две модели (нейронные сети): актор (actor) и критик (critic).

• Актор отвечает за выбор действий на основе текущей политики. Он генерирует стратегию поведения агента.
• Критик оценивает выбранное действие, вычисляя функцию ценности (value function) или ошибку предсказания, то есть насколько хорошим было действие в текущем состоянии.

Зачем нужны две сети?

1. Разделение задач: Актор учится выбирать действия, а критик — оценивать их качество, что помогает стабилизировать и ускорить обучение.
2. Обратная связь: Критик предоставляет актору сигнал ошибки (градиент), позволяя корректировать политику более эффективно.

Таким образом, actor-critic сочетает преимущества методов с политикой (policy-based) и методов оценки (value-based), улучшая качество и скорость обучения агента.