actor_critic

Actor-Critic 是一种强化学习算法，它结合了值函数方法和策略方法的优点。在 Actor-Critic 中，策略网络（actor）负责生成动作，而值函数网络（critic）负责评估当前状态的价值。通过这种方式，Actor-Critic 能够在探索和利用之间取得平衡，从而在复杂的环境中实现高效的学习。 简单来说，Actor-Critic 算法包括两个部分：actor 和 critic。actor 负责根据当前状态选择一个动作，而 critic 则负责评估这个动作的好坏。通过不断地迭代训练，actor 和 critic 会逐渐学会如何更好地协同工作，从而实现更好的性能。