Hvordan er treningstiden til Soft Actor-Critic sammenlignet med DQN i OpenAI Gym-miljøer

1. Treningstid:
– Søkeresultatene sammenligner ikke direkte treningstiden til SAC og DQN. Imidlertid gir de noen innsikter:
– Spinning Up-dokumentasjonen for SAC nevner at implementeringen ikke støtter parallellisering, noe som kan påvirke treningstiden sammenlignet med parallelliserte algoritmer som DQN.
- Den komparative studien i forskningsoppgaven [4] fant at DQN og A2C (en policy gradient-metode) hadde dårlig og upålitelig ytelse med visse nevrale nettverksarkitekturer, mens algoritmer som PPO viste mer konsistent ytelse på tvers av forskjellige arkitekturer.
– Dette tyder på at valg av hyperparametre og nettverksarkitektur kan ha en betydelig innvirkning på treningstiden og ytelsen til ulike RL-algoritmer, inkludert SAC og DQN.

2. Ytelse:
– Søkeresultatene indikerer at SAC generelt overgår DQN i kontinuerlige kontrolloppgaver, som for eksempel Mountain Car Continuous-miljøet.
- I diskrete handlingsrom som CartPole har DQN en tendens til å yte bedre enn SAC.
- Spinning Up-dokumentasjonen for SAC bemerker at den er designet for kontinuerlige handlingsrom og kanskje ikke fungerer like bra i diskrete handlingsrom.
– Den komparative studien i [5] fant at mens DQN utmerker seg i diskrete handlingsrom, er DDPG (en forgjenger til SAC) mer egnet for kontinuerlige kontrolloppgaver, og PPO viser konsistent ytelse på tvers av forskjellige miljøer.

Oppsummert, mens søkeresultatene ikke gir en direkte sammenligning av treningstiden mellom SAC og DQN, foreslår de at ytelsen til disse algoritmene kan variere avhengig av det spesifikke miljøet og oppgaven, samt valg av hyperparametre og nettverksarkitektur . SAC ser ut til å ha en fordel i kontinuerlige kontrolloppgaver, mens DQN kan yte bedre i diskrete handlingsrom. Treningstiden til disse algoritmene kan også påvirkes av faktorer som parallellisering og kompleksiteten til miljøet og oppgaven.