Bagaimana waktu pelatihan Soft Actor-Critic dibandingkan dengan DQN di lingkungan OpenAI Gym

1. Waktu Pelatihan:
- Hasil pencarian tidak membandingkan secara langsung waktu pelatihan SAC dan DQN. Namun, mereka memberikan beberapa wawasan:
- Dokumentasi Spinning Up untuk SAC menyebutkan bahwa implementasinya tidak mendukung paralelisasi, yang dapat berdampak pada waktu pelatihan dibandingkan dengan algoritma yang diparalelkan seperti DQN.
- Studi perbandingan dalam makalah penelitian [4] menemukan bahwa DQN dan A2C (metode gradien kebijakan) memiliki kinerja yang buruk dan tidak dapat diandalkan dengan arsitektur jaringan saraf tertentu, sementara algoritma seperti PPO menunjukkan kinerja yang lebih konsisten di berbagai arsitektur.
- Hal ini menunjukkan bahwa pilihan hyperparameter dan arsitektur jaringan dapat berdampak signifikan pada waktu pelatihan dan performa berbagai algoritme RL, termasuk SAC dan DQN.

2.Kinerja:
- Hasil pencarian menunjukkan bahwa SAC secara umum mengungguli DQN dalam tugas kontrol berkelanjutan, seperti lingkungan Mountain Car Continuous.
- Di ruang aksi terpisah seperti CartPole, DQN cenderung berperforma lebih baik daripada SAC.
- Dokumentasi Spinning Up untuk SAC mencatat bahwa ini dirancang untuk ruang aksi berkelanjutan dan mungkin tidak bekerja dengan baik di ruang aksi terpisah.
- Studi perbandingan di [5] menemukan bahwa meskipun DQN unggul dalam ruang tindakan diskrit, DDPG (pendahulu SAC) lebih cocok untuk tugas kontrol berkelanjutan, dan PPO menunjukkan kinerja yang konsisten di berbagai lingkungan.

Singkatnya, meskipun hasil penelusuran tidak memberikan perbandingan langsung waktu pelatihan antara SAC dan DQN, hasil penelusuran menunjukkan bahwa performa algoritme ini dapat bervariasi bergantung pada lingkungan dan tugas spesifik, serta pilihan hyperparameter dan arsitektur jaringan. . SAC tampaknya memiliki keunggulan dalam tugas kontrol berkelanjutan, sementara DQN mungkin bekerja lebih baik dalam ruang tindakan terpisah. Waktu pelatihan algoritme ini juga dapat dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti paralelisasi dan kompleksitas lingkungan serta tugas.