Cum se compară timpul de antrenament al Soft Actor-Critic cu DQN în mediile OpenAI Gym

1. Timp de antrenament:
- Rezultatele căutării nu compară direct timpul de antrenament al SAC și DQN. Cu toate acestea, ele oferă câteva perspective:
- Documentația Spinning Up pentru SAC menționează că implementarea nu acceptă paralelizarea, ceea ce ar putea afecta timpul de antrenament în comparație cu algoritmii paralelizați precum DQN.
- Studiul comparativ din lucrarea de cercetare [4] a constatat că DQN și A2C (o metodă de gradient de politică) au avut performanțe slabe și nesigure cu anumite arhitecturi de rețele neuronale, în timp ce algoritmi precum PPO au arătat performanțe mai consistente în diferite arhitecturi.
- Acest lucru sugerează că alegerea hiperparametrilor și a arhitecturii de rețea poate avea un impact semnificativ asupra timpului de antrenament și a performanței diferiților algoritmi RL, inclusiv SAC și DQN.

2. Performanță:
- Rezultatele căutării indică faptul că SAC depășește în general DQN în sarcinile de control continuu, cum ar fi mediul Mountain Car Continuous.
- În spații de acțiune discrete precum CartPole, DQN tinde să funcționeze mai bine decât SAC.
- Documentația Spinning Up pentru SAC notează că este conceput pentru spații de acțiune continuă și este posibil să nu funcționeze la fel de bine în spații de acțiune discrete.
- Studiul comparativ din [5] a constatat că, în timp ce DQN excelează în spațiile de acțiune discrete, DDPG (un predecesor al SAC) este mai potrivit pentru sarcini de control continuu, iar PPO arată performanțe consistente în diferite medii.

Pe scurt, deși rezultatele căutării nu oferă o comparație directă a timpului de antrenament între SAC și DQN, ele sugerează că performanța acestor algoritmi poate varia în funcție de mediul și sarcina specifică, precum și de alegerea hiperparametrilor și a arhitecturii de rețea. . SAC pare să aibă un avantaj în sarcinile de control continuu, în timp ce DQN poate funcționa mai bine în spații de acțiune discrete. Timpul de antrenament al acestor algoritmi poate fi influențat și de factori precum paralelizarea și complexitatea mediului și a sarcinii.