Hur är träningstiden för Soft Actor-Critic jämfört med DQN i OpenAI Gym-miljöer

1. Träningstid:
– Sökresultaten jämför inte direkt träningstiden för SAC och DQN. Men de ger några insikter:
- Spinning Up-dokumentationen för SAC nämner att implementeringen inte stöder parallellisering, vilket kan påverka träningstiden jämfört med parallelliserade algoritmer som DQN.
- Den jämförande studien i forskningsdokumentet [4] fann att DQN och A2C (en policygradientmetod) hade dålig och opålitlig prestanda med vissa neurala nätverksarkitekturer, medan algoritmer som PPO visade mer konsekvent prestanda över olika arkitekturer.
– Detta tyder på att valet av hyperparametrar och nätverksarkitektur kan ha en betydande inverkan på träningstiden och prestanda för olika RL-algoritmer, inklusive SAC och DQN.

2. Prestanda:
– Sökresultaten indikerar att SAC generellt sett överträffar DQN i kontinuerliga kontrolluppgifter, som Mountain Car Continuous-miljön.
- I diskreta actionutrymmen som CartPole tenderar DQN att prestera bättre än SAC.
- Spinning Up-dokumentationen för SAC noterar att den är designad för kontinuerliga actionutrymmen och kanske inte fungerar lika bra i diskreta actionutrymmen.
- Den jämförande studien i [5] fann att medan DQN utmärker sig i diskreta handlingsutrymmen, är DDPG (en föregångare till SAC) mer lämpad för kontinuerliga kontrolluppgifter, och PPO visar konsekvent prestanda i olika miljöer.

Sammanfattningsvis, även om sökresultaten inte ger en direkt jämförelse av träningstiden mellan SAC och DQN, föreslår de att prestandan för dessa algoritmer kan variera beroende på den specifika miljön och uppgiften, såväl som valet av hyperparametrar och nätverksarkitektur . SAC verkar ha en fördel i kontinuerliga kontrolluppgifter, medan DQN kan prestera bättre i diskreta åtgärdsutrymmen. Träningstiden för dessa algoritmer kan också påverkas av faktorer som parallellisering och komplexiteten i miljön och uppgiften.