Jaká je doba tréninku Soft Actor-Critic v porovnání s DQN v prostředí OpenAI Gym

1. Čas školení:
- Výsledky vyhledávání přímo neporovnávají tréninkový čas SAC a DQN. Poskytují však některé poznatky:
- Dokumentace Spinning Up pro SAC uvádí, že implementace nepodporuje paralelizaci, což by mohlo mít vliv na dobu tréninku ve srovnání s paralelizovanými algoritmy, jako je DQN.
- Srovnávací studie ve výzkumném dokumentu [4] zjistila, že DQN a A2C (metoda gradientu politiky) měly špatný a nespolehlivý výkon s určitými architekturami neuronových sítí, zatímco algoritmy jako PPO vykazovaly konzistentnější výkon napříč různými architekturami.
- To naznačuje, že výběr hyperparametrů a síťové architektury může mít významný dopad na dobu tréninku a výkon různých RL algoritmů, včetně SAC a DQN.

2. Výkon:
- Výsledky vyhledávání naznačují, že SAC obecně překonává DQN v úlohách nepřetržité kontroly, jako je například prostředí Mountain Car Continuous.
- V diskrétních akčních prostorech, jako je CartPole, má DQN tendenci fungovat lépe než SAC.
- Dokumentace Spinning Up pro SAC poznamenává, že je navržena pro kontinuální akční prostory a nemusí fungovat tak dobře v diskrétních akčních prostorech.
- Srovnávací studie v [5] zjistila, že zatímco DQN vyniká v diskrétních akčních prostorech, DDPG (předchůdce SAC) je vhodnější pro úlohy nepřetržité kontroly a PPO vykazuje konzistentní výkon v různých prostředích.

Stručně řečeno, i když výsledky vyhledávání neposkytují přímé srovnání doby tréninku mezi SAC a DQN, naznačují, že výkon těchto algoritmů se může lišit v závislosti na konkrétním prostředí a úloze, stejně jako na výběru hyperparametrů a síťové architektuře. . Zdá se, že SAC má výhodu v úlohách nepřetržitého řízení, zatímco DQN může fungovat lépe v prostorech diskrétních akcí. Doba trénování těchto algoritmů může být také ovlivněna faktory, jako je paralelizace a složitost prostředí a úkolu.