Как время обучения Soft Actor-Critic сравнивается с DQN в среде OpenAI Gym

1. Время обучения:
- Результаты поиска не сравнивают напрямую время обучения SAC и DQN. Однако они дают некоторые сведения:
- В документации Spinning Up для SAC упоминается, что реализация не поддерживает распараллеливание, что может повлиять на время обучения по сравнению с распараллеленными алгоритмами, такими как DQN.
- Сравнительное исследование в исследовательской статье [4] показало, что DQN и A2C (метод градиента политики) имели плохую и ненадежную производительность с определенными архитектурами нейронных сетей, в то время как такие алгоритмы, как PPO, показали более стабильную производительность на разных архитектурах.
— Это говорит о том, что выбор гиперпараметров и сетевой архитектуры может оказать существенное влияние на время обучения и производительность различных алгоритмов RL, включая SAC и DQN.

2. Производительность:
- Результаты поиска показывают, что SAC в целом превосходит DQN в задачах непрерывного управления, таких как среда непрерывного управления горными автомобилями.
- В пространствах с дискретными действиями, таких как CartPole, DQN имеет тенденцию работать лучше, чем SAC.
- В документации по Spinning Up для SAC отмечается, что он предназначен для пространств с непрерывным действием и может не работать так же хорошо в пространствах с дискретными действиями.
- Сравнительное исследование, проведенное в [5], показало, что, хотя DQN превосходен в пространствах дискретных действий, DDPG (предшественник SAC) больше подходит для задач непрерывного управления, а PPO демонстрирует стабильную производительность в различных средах.

Таким образом, хотя результаты поиска не обеспечивают прямого сравнения времени обучения между SAC и DQN, они предполагают, что производительность этих алгоритмов может варьироваться в зависимости от конкретной среды и задачи, а также от выбора гиперпараметров и сетевой архитектуры. . Похоже, что SAC имеет преимущество в задачах непрерывного контроля, тогда как DQN может работать лучше в пространствах дискретных действий. На время обучения этих алгоритмов также могут влиять такие факторы, как распараллеливание и сложность среды и задачи.