Soft Actor-Critic의 훈련 시간은 OpenAI Gym 환경의 DQN과 어떻게 비교됩니까?

1. 훈련 시간:
- 검색 결과는 SAC와 DQN의 훈련 시간을 직접 비교하지 않습니다. 그러나 다음과 같은 몇 가지 통찰력을 제공합니다.
- SAC에 대한 Spinning Up 문서에서는 구현이 병렬화를 지원하지 않으며 이는 DQN과 같은 병렬화된 알고리즘에 비해 훈련 시간에 영향을 미칠 수 있다고 언급합니다.
- 연구 논문[4]의 비교 연구에서는 DQN과 A2C(정책 구배 방법)가 특정 신경망 아키텍처에서 성능이 낮고 신뢰할 수 없는 반면, PPO와 같은 알고리즘은 다양한 아키텍처에서 보다 일관된 성능을 보인 것으로 나타났습니다.
- 이는 하이퍼파라미터와 네트워크 아키텍처의 선택이 SAC 및 DQN을 포함한 다양한 RL 알고리즘의 훈련 시간과 성능에 상당한 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다.

2. 성능:
- 검색 결과는 Mountain Car Continuous 환경과 같은 연속 제어 작업에서 일반적으로 SAC가 DQN보다 성능이 뛰어난 것으로 나타났습니다.
- CartPole과 같은 개별 행동 공간에서는 DQN이 SAC보다 성능이 더 좋은 경향이 있습니다.
- SAC에 대한 Spinning Up 문서에서는 연속적인 행동 공간을 위해 설계되었으며 개별 행동 공간에서는 잘 수행되지 않을 수 있다고 명시합니다.
- [5]의 비교 연구에서는 DQN이 개별 행동 공간에서 뛰어난 반면, DDPG(SAC의 전신)는 연속 제어 작업에 더 적합하고, PPO는 다양한 환경에서 일관된 성능을 나타내는 것으로 나타났습니다.

요약하자면, 검색 결과는 SAC와 DQN 간의 훈련 시간을 직접적으로 비교할 수는 없지만, 이러한 알고리즘의 성능은 특정 환경과 작업은 물론 하이퍼파라미터와 네트워크 아키텍처의 선택에 따라 달라질 수 있음을 시사합니다. . SAC는 연속 제어 작업에 이점이 있는 것으로 보이는 반면, DQN은 개별 작업 공간에서 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다. 이러한 알고리즘의 훈련 시간은 병렬화, 환경 및 작업의 복잡성과 같은 요소의 영향을 받을 수도 있습니다.