Can you write the following in a better way? After that, can you point out some mistakes, if there are any? 

In policy gradient methods the agent is composed of two components, an actor and a critic. The actor represents the policy and is usually implemented by a with a neural network. The actor takes as input the agent's observation and outputs a probability distribution over the action space. The critic estimates the value function of the state and usually has the same neural network architecture as the actor but outputs one real value, corresponding the value of the state.
9c4b7968-d4fa-4a09-b942-b337b8bf4218
Не могли бы вы написать следующее лучше? После этого не могли бы вы указать на некоторые ошибки, если таковые имеются? 

В методах градиента политики агент состоит из двух компонентов, актера и критика. Актер представляет политику и обычно реализуется нейронной сетью. Исполнитель принимает в качестве входных данных наблюдение агента и выводит распределение вероятностей по пространству действия. Критик оценивает функцию значения состояния и обычно имеет ту же архитектуру нейронной сети, что и исполнитель, но выводит одно реальное значение, соответствующее значению состояния.

submitted
0982e39f-758c-4022-863c-7831af244eba
Можете ли вы написать следующее лучше? После этого, можете ли вы указать на некоторые ошибки, если таковые имеются? 

В методах градиента политики агент состоит из двух компонентов, действующего лица и критика. Действующее лицо представляет политику и обычно реализуется с помощью нейронной сети. Исполнитель принимает в качестве входных данных наблюдения агента и выводит распределение вероятностей по пространству действия. Критик оценивает функцию значения состояния и обычно имеет ту же архитектуру нейронной сети, что и исполнитель, но выводит одно реальное значение, соответствующее значению состояния.

submitted
В политических методах градиентный агент состоит из двух компонентов, актера и критика. Актер представляет политику и обычно реализуется с нейронной сетью. Актер принимает в качестве ввода наблюдения агента и выпускает распределение вероятности по пространству действия. Критик оценивает функцию значения государства и обычно имеет ту же архитектуру нейронной сети, что и актер, но выпускает одно реальное значение, соответствующее стоимости государства.
{"source": "OpenAssistant/oasst2", "kind": "human", "evolved_from": null}