Jak wygląda czas szkolenia Soft Actor-Critic w porównaniu z DQN w środowiskach OpenAI Gym?

1. Czas szkolenia:
- Wyniki wyszukiwania nie porównują bezpośrednio czasu szkolenia SAC i DQN. Dostarczają jednak pewnych spostrzeżeń:
- Dokumentacja Spinning Up dla SAC wspomina, że ​​implementacja nie obsługuje równoległości, co może mieć wpływ na czas uczenia w porównaniu z algorytmami zrównoleglonymi, takimi jak DQN.
- Badanie porównawcze w artykule badawczym [4] wykazało, że DQN i A2C (metoda gradientu polityki) charakteryzują się słabą i zawodną wydajnością w przypadku niektórych architektur sieci neuronowych, podczas gdy algorytmy takie jak PPO wykazały bardziej spójną wydajność w różnych architekturach.
- Sugeruje to, że wybór hiperparametrów i architektury sieci może mieć znaczący wpływ na czas uczenia i wydajność różnych algorytmów RL, w tym SAC i DQN.

2. Wydajność:
- Wyniki wyszukiwania wskazują, że SAC generalnie przewyższa DQN w zadaniach ciągłego sterowania, takich jak środowisko Mountain Car Continuous.
- W dyskretnych przestrzeniach akcji, takich jak CartPole, DQN zwykle działa lepiej niż SAC.
- Dokumentacja Spinning Up dla SAC stwierdza, że ​​jest on przeznaczony do ciągłych przestrzeni akcji i może nie działać tak dobrze w odrębnych przestrzeniach akcji.
- Badanie porównawcze w [5] wykazało, że chociaż DQN przoduje w dyskretnych przestrzeniach działania, DDPG (poprzednik SAC) jest bardziej odpowiedni do zadań ciągłej kontroli, a PPO wykazuje stałą wydajność w różnych środowiskach.

Podsumowując, chociaż wyniki wyszukiwania nie zapewniają bezpośredniego porównania czasu uczenia pomiędzy SAC i DQN, sugerują, że wydajność tych algorytmów może się różnić w zależności od konkretnego środowiska i zadania, a także wyboru hiperparametrów i architektury sieci . Wydaje się, że SAC ma przewagę w zadaniach ciągłego sterowania, podczas gdy DQN może działać lepiej w dyskretnych przestrzeniach działania. Na czas uczenia tych algorytmów mogą mieć również wpływ takie czynniki, jak równoległość oraz złożoność środowiska i zadania.