Kā Soft Actor-Critic treniņu laiks atšķiras no DQN OpenAI Gym vidēs

1. Apmācības laiks:
- Meklēšanas rezultāti tieši nesalīdzina SAC un DQN apmācības laiku. Tomēr tie sniedz dažus ieskatus:
- SAC Spinning Up dokumentācijā minēts, ka ieviešana neatbalsta paralēlizāciju, kas varētu ietekmēt apmācības laiku salīdzinājumā ar paralēliem algoritmiem, piemēram, DQN.
- Salīdzinošajā pētījumā pētnieciskajā rakstā [4] konstatēts, ka DQN un A2C (politikas gradienta metode) ir slikta un neuzticama veiktspēja ar noteiktām neironu tīklu arhitektūrām, savukārt tādi algoritmi kā PPO uzrādīja konsekventāku veiktspēju dažādās arhitektūrās.
- Tas liecina, ka hiperparametru un tīkla arhitektūras izvēle var būtiski ietekmēt dažādu RL algoritmu, tostarp SAC un DQN, apmācības laiku un veiktspēju.

2. Veiktspēja:
- Meklēšanas rezultāti liecina, ka SAC pārspēj DQN nepārtrauktas kontroles uzdevumos, piemēram, Mountain Car Continuous vidē.
- Diskrētās darbības vietās, piemēram, CartPole, DQN parasti darbojas labāk nekā SAC.
- SAC Spinning Up dokumentācijā ir norādīts, ka tas ir paredzēts nepārtrauktas darbības zonām un var nedarboties tik labi atsevišķās darbības zonās.
- Salīdzinošais pētījums [5] atklāja, ka, lai gan DQN ir izcils diskrētu darbību jomās, DDPG (SAC priekštecis) ir vairāk piemērots nepārtrauktas kontroles uzdevumiem, un PPO parāda konsekventu veiktspēju dažādās vidēs.

Rezumējot, lai gan meklēšanas rezultāti nesniedz tiešu apmācības laika salīdzinājumu starp SAC un DQN, tie liecina, ka šo algoritmu veiktspēja var atšķirties atkarībā no konkrētās vides un uzdevuma, kā arī no hiperparametru izvēles un tīkla arhitektūras. . Šķiet, ka SAC ir priekšrocības nepārtrauktas kontroles uzdevumos, savukārt DQN var labāk darboties atsevišķās darbības vietās. Šo algoritmu apmācības laiku var ietekmēt arī tādi faktori kā paralelizācija un vides un uzdevuma sarežģītība.