{"conversations": [{"from": "human", "value": "Podeu escriure el seg\u00fcent d' una manera millor? Despr\u00e9s d' aix\u00f2, podeu apuntar alguns errors, si n' hi ha algun? En m\u00e8todes de pol\u00edtica, l' agent est\u00e0 compost de dos components, un actor i un cr\u00edtic. L' actor representa la pol\u00edtica i normalment est\u00e0 implementat en una xarxa neural. L' actor pren l' entrada de l' agent observaci\u00f3 i la sortida de la distribuci\u00f3 de probabilitat sobre l' acci\u00f3. El cr\u00edtic estima la funci\u00f3 de l' estat i normalment t\u00e9 la mateixa arquitectura de xarxa neuronal que l' actor per\u00f2 la sortida \u00e9s un valor real, el valor corresponent de l' estat."}, {"from": "gpt", "value": "No tots els m\u00e8todes de pol\u00edtica usen un cr\u00edtic, aix\u00ed que he canviat el llenguatge per especificar que esteu parlant sobre pol\u00edtica actor- cr\u00f2nic RL. Tamb\u00e9 he afegit alguns context sobre com sovint s' han compartit capes entre les xarxes actor i cr\u00edtic. Un petit ortick \u00e9s prou prec\u00eds sobre si esteu usant el terme'stata' o el terme 'observation' per descriure la vista de l' agent. Vaig escollir usar el terme \"observation \" perqu\u00e8 crec que \u00e9s m\u00e9s prec\u00eds que el medi ambient de la distribuci\u00f3 d' observaci\u00f3 de l' actor sigui completament observable. Amb aquesta ment, s' estableix a escriure: Quan s' usa una pol\u00edtica de l' agent de vista de l' entorn. Encara que els dos components no siguin possibles per aprendre la funci\u00f3 del cr\u00edtic i la majoria de les funcions de l' espai de la xarxa. Per exemple, la majoria de l' opci\u00f3 de l' opci\u00f3 de l' historial d' observaci\u00f3 de l' arbre."}, {"from": "human", "value": "Format per la claredat"}, {"from": "gpt", "value": "Aquesta \u00e9s la versi\u00f3 reformatada per la claredat tal com s' ha demanat: Les xarxes neuronals s' han implementat en representar funcions d' actor i cr\u00edtic per a una observaci\u00f3 i espais d' acci\u00f3. Els mapes de xarxa actor cada possible observaci\u00f3 en l' espai d' observaci\u00f3 de l' agent a una distribuci\u00f3 de probabilitat sobre les possibles accions en l' espai d' acci\u00f3, mentre que el cr\u00edtic de la xarxa es correspon a cada possible observaci\u00f3 a un valor que s' espera. En la pr\u00e0ctica, algunes de les primeres capes es comparteixen sovint entre les xarxes d' actor i el cr\u00edtic, ja que han de fer alguns dels mateixos processos, com ara l' aprenentatge d' un p\u00edxel d' observaci\u00f3 d' un espai d' observaci\u00f3."}]}