¿Cómo se compara el tiempo de entrenamiento de Soft Actor-Critic con DQN en entornos OpenAI Gym?

1. Tiempo de entrenamiento:
- Los resultados de la búsqueda no comparan directamente el tiempo de formación de SAC y DQN. Sin embargo, proporcionan algunas ideas:
- La documentación de Spinning Up para SAC menciona que la implementación no admite la paralelización, lo que podría afectar el tiempo de entrenamiento en comparación con algoritmos paralelizados como DQN.
- El estudio comparativo del artículo de investigación [4] encontró que DQN y A2C (un método de gradiente de políticas) tenían un rendimiento pobre y poco confiable con ciertas arquitecturas de redes neuronales, mientras que algoritmos como PPO mostraron un rendimiento más consistente en diferentes arquitecturas.
- Esto sugiere que la elección de los hiperparámetros y la arquitectura de la red puede tener un impacto significativo en el tiempo de entrenamiento y el rendimiento de diferentes algoritmos de RL, incluidos SAC y DQN.

2. Rendimiento:
- Los resultados de la búsqueda indican que SAC generalmente supera a DQN en tareas de control continuo, como el entorno Mountain Car Continuo.
- En espacios de acción discretos como CartPole, DQN tiende a funcionar mejor que SAC.
- La documentación de Spinning Up para SAC señala que está diseñado para espacios de acción continua y puede no funcionar tan bien en espacios de acción discretos.
- El estudio comparativo en [5] encontró que mientras DQN sobresale en espacios de acción discretos, DDPG (un predecesor de SAC) es más adecuado para tareas de control continuo y PPO muestra un rendimiento consistente en diferentes entornos.

En resumen, si bien los resultados de la búsqueda no proporcionan una comparación directa del tiempo de entrenamiento entre SAC y DQN, sugieren que el rendimiento de estos algoritmos puede variar dependiendo del entorno y la tarea específicos, así como de la elección de hiperparámetros y arquitectura de red. . SAC parece tener una ventaja en tareas de control continuo, mientras que DQN puede funcionar mejor en espacios de acción discretos. El tiempo de entrenamiento de estos algoritmos también puede verse influenciado por factores como la paralelización y la complejidad del entorno y la tarea.