Hogyan viszonyul a Soft Actor-Critic edzési ideje a DQN-hez az OpenAI Gym környezetekben?

1. Képzési idő:
- A keresési eredmények nem hasonlítják össze közvetlenül a SAC és a DQN edzési idejét. Néhány betekintést azonban nyújtanak:
- A SAC Spinning Up dokumentációja megemlíti, hogy a megvalósítás nem támogatja a párhuzamosítást, ami befolyásolhatja a betanítási időt a párhuzamosított algoritmusokhoz, például a DQN-hez képest.
- A kutatási cikkben [4] végzett összehasonlító tanulmány megállapította, hogy a DQN és az A2C (egy irányelvi gradiens módszer) gyenge és megbízhatatlan teljesítményt nyújtott bizonyos neurális hálózati architektúrák esetén, míg az olyan algoritmusok, mint a PPO, konzisztensebb teljesítményt mutattak a különböző architektúrákon.
- Ez arra utal, hogy a hiperparaméterek és a hálózati architektúra megválasztása jelentős hatással lehet a különböző RL algoritmusok betanítási idejére és teljesítményére, beleértve a SAC-t és a DQN-t is.

2. Teljesítmény:
- A keresési eredmények azt mutatják, hogy a SAC általában felülmúlja a DQN-t a folyamatos ellenőrzési feladatokban, például a Mountain Car Continuous környezetben.
- Az olyan diszkrét akciótereken, mint a CartPole, a DQN általában jobban teljesít, mint a SAC.
- A SAC Spinning Up dokumentációja megjegyzi, hogy folyamatos akcióterekre tervezték, és előfordulhat, hogy nem teljesít olyan jól diszkrét akciótereken.
- A [5]-ben található összehasonlító tanulmány megállapította, hogy míg a DQN kiváló a diszkrét cselekvési terekben, a DDPG (az SAC elődje) alkalmasabb a folyamatos vezérlési feladatokra, és a PPO konzisztens teljesítményt mutat különböző környezetekben.

Összefoglalva, bár a keresési eredmények nem adnak közvetlen összehasonlítást a SAC és a DQN betanítási idejéről, azt sugallják, hogy ezen algoritmusok teljesítménye az adott környezettől és feladattól, valamint a hiperparaméterek megválasztásától és a hálózati architektúrától függően változhat. . Úgy tűnik, hogy a SAC előnyt élvez a folyamatos vezérlési feladatokban, míg a DQN jobban teljesíthet diszkrét cselekvési terekben. Ezen algoritmusok betanítási idejét olyan tényezők is befolyásolhatják, mint a párhuzamosítás, valamint a környezet és a feladat összetettsége.