La comparación del tiempo de entrenamiento entre el actor suave-crítico (SAC) y la red Q-Network (DQN) en entornos de gimnasio Operai depende de varios factores, incluida la naturaleza del entorno, la complejidad del estado y los espacios de acción, y las diferencias algorítmicas entre SAC y DQN.
Soft Actor-Critic (SAC) es un algoritmo fuera de política que optimiza una política estocástica que utiliza el aprendizaje de refuerzo de entropía máxima, que tiene como objetivo maximizar tanto el rendimiento esperado como la entropía de la política, promoviendo la exploración. SAC está diseñado para funcionar bien en espacios de acción continuos. Por lo general, emplea dos funciones Q (para reducir el sesgo de sobreestimación), un actor estocástico y un parámetro de temperatura que ajusta la compensación entre la exploración y la explotación. SAC actualiza las redes de política y valor basadas en lotes muestreados de un búfer de reproducción y generalmente usa redes neuronales con capas intermedias para la aproximación de funciones. Las actualizaciones de capacitación incluyen pasos de backpropagation que actualizan los pesos de la red cada número fijo de pasos. SAC es conocido por su aprendizaje estable y robustez, pero la complejidad inherente y el uso de dos N-Networks junto con la política estocástica a menudo significa que SAC necesita más esfuerzo computacional por paso que los algoritmos más simples.
DQN, por otro lado, es un método fuera de política diseñado principalmente para espacios de acción discretos. Se aproxima a la función de valor de acción Q (s, a) por una red neuronal y utiliza redes de repetición de experiencia y de destino para estabilizar la capacitación. El agente DQN selecciona acciones maximizando los valores Q y actualiza su red Q-Network minimizando una pérdida de diferencia temporal utilizando mini lotes del búfer de reproducción a intervalos fijos durante el entrenamiento. En comparación con SAC, DQN generalmente tiene una arquitectura más simple, ya que solo involucra una red Q y una política determinista derivada de los valores Q.
Con respecto al tiempo de capacitación, los estudios y los experimentos informados por los profesionales y la investigación indican que:
1. DQN es a menudo más rápido por paso de entrenamiento que SAC debido a su arquitectura más simple ** Solo una sola red Q está capacitada y la política es determinista, por lo que requiere menos cálculos que las actualizaciones de políticas estocásticas y múltiples redes en SAC. Esto generalmente se traduce en un menor tiempo de reloj de pared por iteración para DQN.
2. Sin embargo, SAC a menudo requiere más datos y pasos de capacitación para alcanzar un rendimiento comparable, particularmente en entornos con espacios de acción continuos donde DQN no es aplicable o menos eficiente. SAC se beneficia de una mejor exploración a través de la maximización de la entropía, lo que puede alargar el tiempo de entrenamiento, pero conduce a políticas más sólidas.
3. En entornos de acción discretos disponibles en Operai Gym, DQN con frecuencia puede superar a SAC en términos de velocidad de aprendizaje inicial debido a su política más simple y una estimación de valor más rápida. Pero el rendimiento de SAC generalmente escala mejor en entornos complejos, especialmente los continuos, donde la eficiencia de muestreo y la robustez de políticas son críticos.
4. Según algunos informes comparativos, la tubería de entrenamiento más simple de DQN y menos actualizaciones de red por paso significan que a menudo completa la capacitación en menos tiempo de calcenter de pared en comparación con SAC cuando ambas se aplican a tareas de acción discretas. El tiempo de entrenamiento de SAC es más largo debido a los gradientes calculadores para múltiples redes, ajuste de temperatura para entropía y muestreo de tampones de reproducción que pueden requerir tamaños de lotes más grandes.
5. Los trabajos de investigación e implementaciones muestran que las sesiones de capacitación de SAC en entornos como Reacher-V2 (un entorno de gimnasio de control continuo de control continuo) tienden a durar considerablemente más tiempo en tiempo de cálculo en comparación con las ejecuciones DQN en tareas discretas como los juegos de Atari o Cartpole, porque SAC entrena las redes de políticas y valores de manera más intensiva.
6. Los puntos de referencia empíricos ilustran que en entornos como las tareas de control continuo de Mujoco de Openi Gym, se prefiere SAC a pesar de los tiempos de entrenamiento más largos porque logra políticas de mayor calidad y una mejor generalización. En contraste, para entornos de control discretos más simples, DQN a menudo entrena más rápido y alcanza un rendimiento aceptable más rápido debido a su simplicidad de diseño.
En resumen, para entornos de gimnasio Operai:
- DQN es típicamente más rápido para entrenar por paso y requiere menos recursos computacionales para espacios de acción discretos.
- SAC requiere tiempos de entrenamiento más largos debido a sus duales Q-Networks, el aprendizaje de políticas estocásticas y la maximización de la entropía, pero a menudo produce políticas más fuertes, especialmente en los dominios de acción continua.
-SAC puede necesitar más pasos de capacitación y tiempo de pared que DQN cuando se aplica a entornos comparables, pero logra una mejor robustez de políticas y compensaciones de exploración.
- La elección entre los dos depende de las características del medio ambiente (acciones continuas versus discretas), robustez de políticas deseadas y presupuesto computacional.