Actor-Critic Algorithm: A Comprehensive Guide

Actor-Critic algorithm là phương pháp kết hợp giữa policy-based và value-based reinforcement learning để khắc phục hạn chế của REINFORCE. Thuật toán này sử dụng hai thành phần: Actor quyết định hành động dựa trên policy, trong khi Critic đánh giá chất lượng thông qua value function. Actor-Critic giảm biến thể đáng kể so với REINFORCE bằng cách sử dụng gradient từ Critic để cập nhật Actor, giúp quá trình training ổn định hơn. Phương pháp này đặc biệt hiệu quả trong các environment có state space lớn như OpenAI Gym, cho phép học nhanh hơn nhờ tín từ Critic. Bạn nên đọc bài gốc để hiểu sâu về implementation details của các Actor-Critic variants như A2C, A3C và PPO.