Como o tempo de treinamento do Soft Actor-Critic se compara ao DQN em ambientes OpenAI Gym

1. Tempo de treinamento:
- Os resultados da pesquisa não comparam diretamente o tempo de treinamento do SAC e do DQN. No entanto, eles fornecem alguns insights:
- A documentação do Spinning Up para SAC menciona que a implementação não suporta paralelização, o que poderia impactar o tempo de treinamento em comparação com algoritmos paralelizados como DQN.
- O estudo comparativo no artigo de pesquisa [4] descobriu que DQN e A2C (um método de gradiente de política) tiveram desempenho fraco e não confiável com certas arquiteturas de redes neurais, enquanto algoritmos como PPO mostraram desempenho mais consistente em diferentes arquiteturas.
- Isto sugere que a escolha dos hiperparâmetros e da arquitetura da rede pode ter um impacto significativo no tempo de treinamento e no desempenho de diferentes algoritmos RL, incluindo SAC e DQN.

2. Desempenho:
- Os resultados da pesquisa indicam que o SAC geralmente supera o DQN em tarefas de controle contínuo, como o ambiente Mountain Car Continuous.
- Em espaços de ação discretos como o CartPole, o DQN tende a ter um desempenho melhor que o SAC.
- A documentação do Spinning Up para SAC observa que ele foi projetado para espaços de ação contínua e pode não funcionar tão bem em espaços de ação discretos.
- O estudo comparativo em [5] descobriu que enquanto o DQN se destaca em espaços de ação discretos, o DDPG (um antecessor do SAC) é mais adequado para tarefas de controle contínuo e o PPO mostra um desempenho consistente em diferentes ambientes.

Em resumo, embora os resultados da pesquisa não forneçam uma comparação direta do tempo de treinamento entre SAC e DQN, eles sugerem que o desempenho desses algoritmos pode variar dependendo do ambiente e da tarefa específicos, bem como da escolha dos hiperparâmetros e da arquitetura da rede. . O SAC parece ter uma vantagem em tarefas de controle contínuo, enquanto o DQN pode ter melhor desempenho em espaços de ação discretos. O tempo de treinamento desses algoritmos também pode ser influenciado por fatores como paralelização e complexidade do ambiente e da tarefa.