Hvordan er træningstiden for Soft Actor-Critic sammenlignet med DQN i OpenAI Gym-miljøer

1. Træningstid:
- Søgeresultaterne sammenligner ikke direkte træningstiden for SAC og DQN. De giver dog nogle indsigter:
- Spinning Up-dokumentationen for SAC nævner, at implementeringen ikke understøtter parallelisering, hvilket kan påvirke træningstiden sammenlignet med paralleliserede algoritmer som DQN.
- Den sammenlignende undersøgelse i forskningspapiret [4] fandt, at DQN og A2C (en policy gradient-metode) havde dårlig og upålidelig ydeevne med visse neurale netværksarkitekturer, mens algoritmer som PPO viste mere ensartet ydeevne på tværs af forskellige arkitekturer.
- Dette tyder på, at valget af hyperparametre og netværksarkitektur kan have en væsentlig indflydelse på træningstiden og ydeevnen af ​​forskellige RL-algoritmer, herunder SAC og DQN.

2. Ydeevne:
- Søgeresultaterne indikerer, at SAC generelt udkonkurrerer DQN i kontinuerlige kontrolopgaver, såsom Mountain Car Continuous-miljøet.
- I diskrete handlingsrum som CartPole har DQN en tendens til at præstere bedre end SAC.
- Spinning Up-dokumentationen til SAC bemærker, at den er designet til kontinuerlige handlingsrum og muligvis ikke fungerer så godt i diskrete handlingsrum.
- Den sammenlignende undersøgelse i [5] viste, at mens DQN udmærker sig i diskrete handlingsrum, er DDPG (en forgænger til SAC) mere velegnet til kontinuerlige kontrolopgaver, og PPO viser ensartet ydeevne på tværs af forskellige miljøer.

Sammenfattende, selvom søgeresultaterne ikke giver en direkte sammenligning af træningstiden mellem SAC og DQN, tyder de på, at ydeevnen af ​​disse algoritmer kan variere afhængigt af det specifikke miljø og opgave, såvel som valget af hyperparametre og netværksarkitektur . SAC ser ud til at have en fordel i kontinuerlige kontrolopgaver, mens DQN kan fungere bedre i diskrete handlingsrum. Træningstiden for disse algoritmer kan også påvirkes af faktorer som parallelisering og kompleksiteten af ​​miljøet og opgaven.