Thời gian đào tạo của Soft Actor-Critic so với DQN trong môi trường OpenAI Gym như thế nào

1. Thời gian đào tạo:
- Kết quả tìm kiếm không so sánh trực tiếp thời gian đào tạo của SAC và DQN. Tuy nhiên, họ cung cấp một số thông tin chi tiết:
- Tài liệu Spinning Up dành cho SAC đề cập rằng việc triển khai không hỗ trợ song song hóa, điều này có thể ảnh hưởng đến thời gian đào tạo so với các thuật toán song song như DQN.
- Nghiên cứu so sánh trong bài nghiên cứu [4] cho thấy DQN và A2C (phương pháp gradient chính sách) có hiệu suất kém và không đáng tin cậy với một số kiến ​​trúc mạng thần kinh nhất định, trong khi các thuật toán như PPO cho thấy hiệu suất ổn định hơn trên các kiến ​​trúc khác nhau.
- Điều này cho thấy rằng việc lựa chọn siêu tham số và kiến ​​trúc mạng có thể có tác động đáng kể đến thời gian đào tạo và hiệu suất của các thuật toán RL khác nhau, bao gồm SAC và DQN.

2. Hiệu suất:
- Kết quả tìm kiếm cho thấy SAC nhìn chung hoạt động tốt hơn DQN trong các nhiệm vụ điều khiển liên tục, chẳng hạn như môi trường Mountain Car Continue.
- Trong các không gian hành động rời rạc như CartPole, DQN có xu hướng hoạt động tốt hơn SAC.
- Tài liệu Spinning Up dành cho SAC lưu ý rằng nó được thiết kế cho các không gian hành động liên tục và có thể không hoạt động tốt trong các không gian hành động rời rạc.
- Nghiên cứu so sánh trong [5] cho thấy trong khi DQN vượt trội trong các không gian hành động riêng biệt thì DDPG (tiền thân của SAC) phù hợp hơn cho các nhiệm vụ điều khiển liên tục và PPO cho thấy hiệu suất nhất quán trên các môi trường khác nhau.

Tóm lại, mặc dù kết quả tìm kiếm không cung cấp sự so sánh trực tiếp về thời gian đào tạo giữa SAC và DQN, nhưng chúng cho thấy hiệu suất của các thuật toán này có thể khác nhau tùy thuộc vào môi trường và nhiệm vụ cụ thể, cũng như việc lựa chọn siêu tham số và kiến ​​trúc mạng . SAC dường như có lợi thế hơn trong các nhiệm vụ điều khiển liên tục, trong khi DQN có thể hoạt động tốt hơn trong các không gian hành động riêng biệt. Thời gian đào tạo của các thuật toán này cũng có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như tính song song và độ phức tạp của môi trường và nhiệm vụ.