Hoe verhoudt de trainingstijd van Soft Actor-Critic zich tot DQN in OpenAI Gym-omgevingen

1. Trainingstijd:
- De zoekresultaten vergelijken de trainingstijd van SAC en DQN niet direct. Ze bieden echter enkele inzichten:
- De Spinning Up-documentatie voor SAC vermeldt dat de implementatie geen parallellisatie ondersteunt, wat van invloed zou kunnen zijn op de trainingstijd in vergelijking met geparallelliseerde algoritmen zoals DQN.
- Uit de vergelijkende studie in het onderzoeksartikel [4] bleek dat DQN en A2C (een beleidsgradiëntmethode) slechte en onbetrouwbare prestaties leverden met bepaalde neurale netwerkarchitecturen, terwijl algoritmen zoals PPO consistentere prestaties lieten zien over verschillende architecturen.
- Dit suggereert dat de keuze van hyperparameters en netwerkarchitectuur een aanzienlijke impact kan hebben op de trainingstijd en prestaties van verschillende RL-algoritmen, waaronder SAC en DQN.

2. Prestaties:
- De zoekresultaten geven aan dat SAC over het algemeen beter presteert dan DQN bij continue controletaken, zoals de Mountain Car Continuous-omgeving.
- In discrete actieruimtes zoals CartPole presteert DQN doorgaans beter dan SAC.
- In de Spinning Up-documentatie voor SAC wordt vermeld dat het is ontworpen voor doorlopende actieruimtes en mogelijk niet zo goed presteert in afzonderlijke actieruimtes.
- Uit het vergelijkende onderzoek in [5] is gebleken dat hoewel DQN uitblinkt in discrete actieruimtes, DDPG (een voorloper van SAC) meer geschikt is voor continue controletaken, en dat PPO consistente prestaties laat zien in verschillende omgevingen.

Samenvattend: hoewel de zoekresultaten geen directe vergelijking bieden van de trainingstijd tussen SAC en DQN, suggereren ze dat de prestaties van deze algoritmen kunnen variëren afhankelijk van de specifieke omgeving en taak, evenals de keuze van hyperparameters en netwerkarchitectuur . SAC lijkt een voordeel te hebben bij continue controletaken, terwijl DQN mogelijk beter presteert in discrete actieruimtes. De trainingstijd van deze algoritmen kan ook worden beïnvloed door factoren als parallellisatie en de complexiteit van de omgeving en taak.