Πώς συγκρίνεται ο χρόνος εκπαίδευσης του Soft Actor-Critic με το DQN σε περιβάλλοντα OpenAI Gym

1. Χρόνος εκπαίδευσης:
- Τα αποτελέσματα αναζήτησης δεν συγκρίνουν άμεσα τον χρόνο εκπαίδευσης του SAC και του DQN. Ωστόσο, παρέχουν ορισμένες πληροφορίες:
- Η τεκμηρίωση του Spinning Up για το SAC αναφέρει ότι η υλοποίηση δεν υποστηρίζει την παραλληλοποίηση, κάτι που θα μπορούσε να επηρεάσει τον χρόνο εκπαίδευσης σε σύγκριση με παραλληλισμένους αλγόριθμους όπως ο DQN.
- Η συγκριτική μελέτη στην ερευνητική εργασία [4] διαπίστωσε ότι οι DQN και A2C (μια μέθοδος κλίσης πολιτικής) είχαν κακή και αναξιόπιστη απόδοση με ορισμένες αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων, ενώ αλγόριθμοι όπως το PPO έδειξαν πιο σταθερή απόδοση σε διαφορετικές αρχιτεκτονικές.
- Αυτό υποδηλώνει ότι η επιλογή υπερπαραμέτρων και αρχιτεκτονικής δικτύου μπορεί να έχει σημαντικό αντίκτυπο στον χρόνο εκπαίδευσης και στην απόδοση διαφορετικών αλγορίθμων RL, συμπεριλαμβανομένων των SAC και DQN.

2. Απόδοση:
- Τα αποτελέσματα αναζήτησης υποδεικνύουν ότι το SAC γενικά υπερέχει του DQN σε εργασίες συνεχούς ελέγχου, όπως το περιβάλλον Mountain Car Continuous.
- Σε διακριτούς χώρους δράσης όπως το CartPole, το DQN τείνει να αποδίδει καλύτερα από το SAC.
- Η τεκμηρίωση Spinning Up για το SAC σημειώνει ότι έχει σχεδιαστεί για χώρους συνεχούς δράσης και ενδέχεται να μην έχει εξίσου καλή απόδοση σε διακριτούς χώρους ενεργειών.
- Η συγκριτική μελέτη στο [5] διαπίστωσε ότι ενώ το DQN υπερέχει σε διακριτούς χώρους δράσης, το DDPG (ένας προκάτοχος του SAC) είναι πιο κατάλληλο για εργασίες συνεχούς ελέγχου και το PPO δείχνει σταθερή απόδοση σε διαφορετικά περιβάλλοντα.

Συνοπτικά, ενώ τα αποτελέσματα αναζήτησης δεν παρέχουν άμεση σύγκριση του χρόνου εκπαίδευσης μεταξύ SAC και DQN, προτείνουν ότι η απόδοση αυτών των αλγορίθμων μπορεί να ποικίλλει ανάλογα με το συγκεκριμένο περιβάλλον και την εργασία, καθώς και την επιλογή των υπερπαραμέτρων και την αρχιτεκτονική δικτύου . Το SAC φαίνεται να έχει πλεονέκτημα στις εργασίες συνεχούς ελέγχου, ενώ το DQN μπορεί να αποδίδει καλύτερα σε διακριτούς χώρους ενεργειών. Ο χρόνος εκπαίδευσης αυτών των αλγορίθμων μπορεί επίσης να επηρεαστεί από παράγοντες όπως η παραλληλοποίηση και η πολυπλοκότητα του περιβάλλοντος και της εργασίας.