Ako je tréningový čas Soft Actor-Critic v porovnaní s DQN v prostrediach OpenAI Gym

1. Čas školenia:
- Výsledky vyhľadávania priamo neporovnávajú tréningový čas SAC a DQN. Poskytujú však niekoľko poznatkov:
- Dokumentácia Spinning Up pre SAC uvádza, že implementácia nepodporuje paralelizáciu, čo by mohlo ovplyvniť čas školenia v porovnaní s paralelizovanými algoritmami, ako je DQN.
- Porovnávacia štúdia vo výskumnom dokumente [4] zistila, že DQN a A2C (metóda gradientu politiky) mali slabý a nespoľahlivý výkon s určitými architektúrami neurónových sietí, zatiaľ čo algoritmy ako PPO vykazovali konzistentnejší výkon naprieč rôznymi architektúrami.
- To naznačuje, že výber hyperparametrov a sieťovej architektúry môže mať významný vplyv na čas školenia a výkon rôznych RL algoritmov, vrátane SAC a DQN.

2. Výkon:
- Výsledky vyhľadávania naznačujú, že SAC vo všeobecnosti prekonáva DQN v úlohách nepretržitej kontroly, ako je napríklad prostredie Mountain Car Continuous.
- V diskrétnych akčných priestoroch, ako je CartPole, má DQN tendenciu fungovať lepšie ako SAC.
- Dokumentácia Spinning Up pre SAC poznamenáva, že je navrhnutá pre priestory nepretržitej akcie a nemusí fungovať tak dobre v priestoroch s diskrétnou akciou.
- Porovnávacia štúdia v [5] zistila, že zatiaľ čo DQN vyniká v diskrétnych akčných priestoroch, DDPG (predchodca SAC) je vhodnejší pre úlohy nepretržitej kontroly a PPO vykazuje konzistentný výkon v rôznych prostrediach.

Stručne povedané, hoci výsledky vyhľadávania neposkytujú priame porovnanie času školenia medzi SAC a DQN, naznačujú, že výkon týchto algoritmov sa môže líšiť v závislosti od konkrétneho prostredia a úlohy, ako aj od výberu hyperparametrov a architektúry siete. . Zdá sa, že SAC má výhodu v úlohách nepretržitej kontroly, zatiaľ čo DQN môže fungovať lepšie v diskrétnych akčných priestoroch. Tréningový čas týchto algoritmov môže byť ovplyvnený aj faktormi, ako je paralelizácia a zložitosť prostredia a úlohy.