Kako se čas usposabljanja Soft Actor-Critic primerja z DQN v okoljih OpenAI Gym

1. Čas usposabljanja:
- Rezultati iskanja ne primerjajo neposredno časa usposabljanja SAC in DQN. Vendar ponujajo nekaj vpogledov:
- Dokumentacija Spinning Up za SAC omenja, da izvedba ne podpira paralelizacije, kar bi lahko vplivalo na čas usposabljanja v primerjavi z vzporednimi algoritmi, kot je DQN.
- Primerjalna študija v raziskovalnem dokumentu [4] je pokazala, da sta imela DQN in A2C (metoda gradienta politike) slabo in nezanesljivo delovanje z nekaterimi arhitekturami nevronskih mrež, medtem ko so algoritmi, kot je PPO, pokazali bolj dosledno delovanje v različnih arhitekturah.
- To nakazuje, da lahko izbira hiperparametrov in omrežne arhitekture pomembno vpliva na čas usposabljanja in zmogljivost različnih algoritmov RL, vključno s SAC in DQN.

2. Zmogljivost:
- Rezultati iskanja kažejo, da je SAC na splošno boljši od DQN pri nalogah neprekinjenega nadzora, kot je okolje neprekinjenega gorskega avtomobila.
- V diskretnih akcijskih prostorih, kot je CartPole, DQN deluje bolje kot SAC.
- V dokumentaciji Spinning Up za SAC je navedeno, da je zasnovan za prostore neprekinjenega delovanja in morda ne bo deloval tako dobro v ločenih prostorih dejanj.
- Primerjalna študija v [5] je pokazala, da medtem ko je DQN odličen v diskretnih akcijskih prostorih, je DDPG (predhodnik SAC) bolj primeren za naloge neprekinjenega nadzora, PPO pa kaže dosledno delovanje v različnih okoljih.

Če povzamemo, čeprav rezultati iskanja ne zagotavljajo neposredne primerjave časa usposabljanja med SAC in DQN, kažejo, da se lahko zmogljivost teh algoritmov razlikuje glede na specifično okolje in nalogo, kot tudi izbiro hiperparametrov in omrežne arhitekture. . Zdi se, da ima SAC prednost pri nalogah neprekinjenega nadzora, medtem ko lahko DQN deluje bolje v diskretnih akcijskih prostorih. Na čas usposabljanja teh algoritmov lahko vplivajo tudi dejavniki, kot so paralelizacija ter kompleksnost okolja in naloge.