写一个Actor-Critic

模型是什么？它是如何运作的？

Actor-Critic模型是一种深度强化学习算法，包含两个部分：Actor（行动者）和Critic（批评者）。Actor负责选择策略，Critic负责评估这些策略的价值。

在该模型中，Actor首先选择一个动作，并将其引入环境中。环境根据这个动作和当前状态返回一个奖励。该奖励由Critic评估计算出来，然后作为反馈返回给Actor。通过反馈，Actor逐渐了解当前选择的策略带来的长期优势，在之后的选择中逐渐优化自己的策略。

简而言之，Actor-Critic模型是一种逐步优化的策略选择方法，它结合了策略梯度和值函数近似方法。该模型在许多应用中表现出色，包括机器人控制和游戏AI等。