「アクター-クリティックフレームワーク」とはどういう意味ですか？
目次
アクター-クリティックフレームワークは、強化学習で使われる方法で、エージェントがいろんな行動を試して結果を見ながら決定を学ぶタイプの機械学習なんだ。このアプローチは主にアクターとクリティックの2つの部分から成り立ってる。
アクター
アクターは、現在の状況に基づいてどの行動を取るかを決める役割を持ってる。いろんな行動を試して、そのフィードバックから学ぶんだ。アクターの目標は、時間をかけて行動を改善して、より良い結果を得ることだよ。
クリティック
一方、クリティックはアクターが取った行動がどれくらい良かったかを評価する。現在の状態や行動の価値を計算して、アクターが正しい方向に進んでいるかを理解する手助けをするんだ。この評価を提供することで、クリティックはアクターの意思決定を改善するのを助ける。
どうやって一緒に働くか
このフレームワークでは、アクターとクリティックがループで一緒に働く。アクターが選択をして、クリティックがその選択を評価して、アクターがクリティックのフィードバックを使って将来の行動を改善する。こうして、両方の部分が学習してタスクを上手くこなせるようになって、時間が経つにつれてより効果的な意思決定ができるようになるんだ。