OpenAI Gym 環境における Soft Actor-Critic のトレーニング時間は DQN とどのように比較されますか

1. トレーニング時間:
- 検索結果は、SAC と DQN のトレーニング時間を直接比較するものではありません。ただし、これらはいくつかの洞察を提供します。
- SAC の Spinning Up ドキュメントには、実装では並列化がサポートされていないため、DQN などの並列化アルゴリズムと比較してトレーニング時間に影響を与える可能性があると記載されています。
- 研究論文 [4] の比較研究では、DQN と A2C (ポリシー勾配法) は特定のニューラル ネットワーク アーキテクチャではパフォーマンスが低く信頼性が低いのに対し、PPO のようなアルゴリズムは異なるアーキテクチャ間でより一貫したパフォーマンスを示したことがわかりました。
- これは、ハイパーパラメータとネットワーク アーキテクチャの選択が、SAC や DQN を含むさまざまな RL アルゴリズムのトレーニング時間とパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があることを示唆しています。

2. パフォーマンス:
- 検索結果は、Mountain Car Continuous 環境などの連続制御タスクでは、SAC が一般的に DQN よりも優れていることを示しています。
- CartPole のような個別のアクション スペースでは、DQN は SAC よりもパフォーマンスが優れている傾向があります。
- SAC の Spinning Up ドキュメントには、SAC が連続的なアクション スペース向けに設計されており、離散的なアクション スペースではうまく機能しない可能性があると記載されています。
- [5] の比較研究では、DQN は離散的なアクション空間に優れている一方、DDPG (SAC の前身) は継続的な制御タスクにより適しており、PPO はさまざまな環境にわたって一貫したパフォーマンスを示すことがわかりました。

要約すると、検索結果では SAC と DQN のトレーニング時間の直接比較はできませんが、これらのアルゴリズムのパフォーマンスは、特定の環境やタスク、ハイパーパラメータやネットワーク アーキテクチャの選択によって異なる可能性があることが示唆されています。 。 SAC は連続的な制御タスクでは利点があるように見えますが、DQN は離散的なアクション空間でより優れたパフォーマンスを発揮する可能性があります。これらのアルゴリズムのトレーニング時間は、並列化や環境とタスクの複雑さなどの要因によって影響を受ける可能性もあります。