كيف يمكن مقارنة وقت تدريب Soft Actor-Critic بـ DQN في بيئات OpenAI Gym

1. مدة التدريب:
- لا تقارن نتائج البحث بشكل مباشر بين وقت تدريب SAC وDQN. ومع ذلك، فإنها توفر بعض الأفكار:
- تشير وثائق Spinning Up الخاصة بـ SAC إلى أن التنفيذ لا يدعم الموازاة، مما قد يؤثر على وقت التدريب مقارنة بالخوارزميات المتوازية مثل DQN.
- وجدت الدراسة المقارنة في الورقة البحثية [4] أن DQN وA2C (طريقة تدرج السياسة) كان لهما أداء ضعيف وغير موثوق به مع بعض بنيات الشبكات العصبية، بينما أظهرت الخوارزميات مثل PPO أداءً أكثر اتساقًا عبر بنيات مختلفة.
- يشير هذا إلى أن اختيار المعلمات الفائقة وبنية الشبكة يمكن أن يكون له تأثير كبير على وقت التدريب وأداء خوارزميات RL المختلفة، بما في ذلك SAC وDQN.

2. الأداء:
- تشير نتائج البحث إلى أن SAC يتفوق بشكل عام على DQN في مهام التحكم المستمر، مثل بيئة Mountain Car المستمرة.
- في مساحات العمل المنفصلة مثل CartPole، تميل DQN إلى الأداء بشكل أفضل من SAC.
- تشير وثائق Spinning Up الخاصة بـ SAC إلى أنها مصممة لمساحات العمل المستمرة وقد لا تعمل بشكل جيد في مساحات العمل المنفصلة.
- وجدت الدراسة المقارنة في [5] أنه بينما تتفوق DQN في مساحات العمل المنفصلة، ​​فإن DDPG (سلف SAC) أكثر ملاءمة لمهام التحكم المستمر، ويظهر PPO أداءً متسقًا عبر بيئات مختلفة.

باختصار، في حين أن نتائج البحث لا تقدم مقارنة مباشرة لوقت التدريب بين SAC وDQN، فإنها تشير إلى أن أداء هذه الخوارزميات يمكن أن يختلف اعتمادًا على البيئة والمهمة المحددة، بالإضافة إلى اختيار المعلمات الفائقة وبنية الشبكة . يبدو أن SAC يتمتع بميزة في مهام التحكم المستمر، بينما قد يكون أداء DQN أفضل في مساحات العمل المنفصلة. يمكن أيضًا أن يتأثر وقت تدريب هذه الخوارزميات بعوامل مثل التوازي وتعقيد البيئة والمهمة.