Як порівнюється час навчання Soft Actor-Critic з DQN у середовищах OpenAI Gym

1. Час навчання:
- Результати пошуку безпосередньо не порівнюють час навчання SAC і DQN. Однак вони дають деякі відомості:
- У документації Spinning Up для SAC згадується, що реалізація не підтримує розпаралелювання, що може вплинути на час навчання порівняно з розпаралеленими алгоритмами, такими як DQN.
- Порівняльне дослідження в дослідницькій статті [4] виявило, що DQN і A2C (метод градієнта політики) мали низьку та ненадійну продуктивність з певними архітектурами нейронних мереж, тоді як алгоритми, такі як PPO, демонстрували більш узгоджену продуктивність у різних архітектурах.
- Це свідчить про те, що вибір гіперпараметрів і архітектури мережі може мати значний вплив на час навчання та продуктивність різних алгоритмів RL, включаючи SAC і DQN.

2. Продуктивність:
- Результати пошуку вказують на те, що SAC загалом перевершує DQN у завданнях безперервного керування, таких як середовище безперервного керування Mountain Car.
- У дискретних просторах дії, таких як CartPole, DQN має тенденцію працювати краще, ніж SAC.
- Документація Spinning Up для SAC зазначає, що він розроблений для безперервних просторів дій і може не працювати так добре в окремих просторах дій.
- Порівняльне дослідження в [5] виявило, що в той час як DQN перевершує дискретні простори дій, DDPG (попередник SAC) більше підходить для завдань безперервного контролю, а PPO демонструє стабільну продуктивність у різних середовищах.

Таким чином, хоча результати пошуку не забезпечують прямого порівняння часу навчання між SAC і DQN, вони припускають, що продуктивність цих алгоритмів може змінюватися залежно від конкретного середовища та завдання, а також від вибору гіперпараметрів і архітектури мережі. . SAC має перевагу в завданнях безперервного контролю, тоді як DQN може працювати краще в дискретних просторах дій. На час навчання цих алгоритмів також можуть впливати такі фактори, як розпаралелювання та складність середовища та завдання.