จากผลการค้นหา เวลาการฝึกอบรมและประสิทธิภาพของ Soft Actor-Critic (SAC) เปรียบเทียบกับ Deep Q-Networks (DQN) ในสภาพแวดล้อม OpenAI Gym สามารถสรุปได้ดังต่อไปนี้:
1. เวลาการฝึกอบรม:
- ผลการค้นหาไม่ได้เปรียบเทียบเวลาการฝึกอบรมของ SAC และ DQN โดยตรง อย่างไรก็ตาม พวกเขาให้ข้อมูลเชิงลึกบางประการ:
- เอกสาร Spinning Up สำหรับ SAC ระบุว่าการใช้งานไม่รองรับการทำงานแบบขนาน ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อเวลาการฝึกอบรมเมื่อเปรียบเทียบกับอัลกอริธึมแบบขนานเช่น DQN
- การศึกษาเปรียบเทียบในรายงานวิจัย [4] พบว่า DQN และ A2C (วิธีการไล่ระดับนโยบาย) มีประสิทธิภาพต่ำและไม่น่าเชื่อถือกับสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทเทียมบางอย่าง ในขณะที่อัลกอริทึม เช่น PPO แสดงประสิทธิภาพที่สม่ำเสมอมากกว่าในสถาปัตยกรรมที่แตกต่างกัน
- สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าการเลือกไฮเปอร์พารามิเตอร์และสถาปัตยกรรมเครือข่ายอาจมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อเวลาการฝึกอบรมและประสิทธิภาพของอัลกอริธึม RL ต่างๆ รวมถึง SAC และ DQN
2. ประสิทธิภาพ:
- ผลการค้นหาระบุว่าโดยทั่วไป SAC มีประสิทธิภาพเหนือกว่า DQN ในงานควบคุมต่อเนื่อง เช่น สภาพแวดล้อม Mountain Car Continuous
- ในพื้นที่การดำเนินการที่แยกจากกัน เช่น CartPole DQN มีแนวโน้มที่จะทำงานได้ดีกว่า SAC
- เอกสาร Spinning Up สำหรับ SAC ระบุว่าได้รับการออกแบบมาสำหรับพื้นที่การดำเนินการต่อเนื่องและอาจทำงานได้ไม่ดีในพื้นที่การดำเนินการที่แยกจากกัน
- การศึกษาเปรียบเทียบใน [5] พบว่าในขณะที่ DQN เป็นเลิศในพื้นที่การดำเนินการที่แยกจากกัน แต่ DDPG (รุ่นก่อนของ SAC) ก็เหมาะสมกับงานควบคุมอย่างต่อเนื่องมากกว่า และ PPO แสดงประสิทธิภาพที่สม่ำเสมอในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน
โดยสรุป แม้ว่าผลการค้นหาไม่ได้ให้การเปรียบเทียบโดยตรงของเวลาการฝึกอบรมระหว่าง SAC และ DQN พวกเขาแนะนำว่าประสิทธิภาพของอัลกอริธึมเหล่านี้อาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับสภาพแวดล้อมและงานเฉพาะ ตลอดจนตัวเลือกของไฮเปอร์พารามิเตอร์และสถาปัตยกรรมเครือข่าย . ดูเหมือนว่า SAC จะมีข้อได้เปรียบในงานควบคุมอย่างต่อเนื่อง ในขณะที่ DQN อาจทำงานได้ดีกว่าในพื้นที่การดำเนินการที่แยกจากกัน เวลาการฝึกอบรมของอัลกอริธึมเหล่านี้ยังอาจได้รับอิทธิพลจากปัจจัยต่างๆ เช่น การทำงานแบบขนาน และความซับซ้อนของสภาพแวดล้อมและงาน
การอ้างอิง:[1] https://www.reddit.com/r/reinforcementlearning/comments/dr3u13/soft_actor_critic/
[2] https://spinningup.openai.com/en/latest/algorithms/sac.html
[3] https://www.researchgate.net/figure/Performance-of-DQN-PPO-and-their-reality-checks-on-an-extensed-environment-combining_fig2_365056338
[4] https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:1702126/FULLTEXT01.pdf
[5] https://openscholarship.wustl.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1017&context=eseundergraduate_research
-