actor-critic 网络是一种强化学习算法，它同时具有 actor 和 critic 两部分。
Actor 部分负责决策，它决定在每一步应该采取哪些动作。Critic 部分负责评估，它会根据当前的状态和采取的动作来预测未来的奖励。
Actor 和 critic 部分通常是用神经网络实现的，它们会根据之前的经验不断优化自己的决策和评估。通过不断的调整，actor-critic 网络能够在不断变化的环境中学习最优的策略。
最后
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