OpenAI Gym ortamlarında Soft Actor-Critic'in eğitim süresi DQN ile nasıl karşılaştırılıyor?

1. Eğitim Süresi:
- Arama sonuçları SAC ve DQN'nin eğitim süresini doğrudan karşılaştırmaz. Ancak bazı bilgiler veriyorlar:
- SAC için Spinning Up dokümantasyonu, uygulamanın paralelleştirmeyi desteklemediğini belirtmektedir; bu durum, DQN gibi paralelleştirilmiş algoritmalarla karşılaştırıldığında eğitim süresini etkileyebilir.
- Araştırma makalesindeki karşılaştırmalı çalışma [4], DQN ve A2C'nin (bir politika gradyan yöntemi) belirli sinir ağı mimarilerinde zayıf ve güvenilmez performansa sahip olduğunu, PPO gibi algoritmaların ise farklı mimariler arasında daha tutarlı performans gösterdiğini buldu.
- Bu, hiperparametreler ve ağ mimarisi seçiminin, SAC ve DQN dahil olmak üzere farklı RL algoritmalarının eğitim süresi ve performansı üzerinde önemli bir etkiye sahip olabileceğini göstermektedir.

2. Performans:
- Arama sonuçları, SAC'ın Mountain Car Continuous ortamı gibi sürekli kontrol görevlerinde genel olarak DQN'den daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir.
- CartPole gibi ayrık eylem alanlarında DQN, SAC'den daha iyi performans gösterme eğilimindedir.
- SAC'ın Spinning Up belgeleri, sürekli eylem alanları için tasarlandığını ve ayrık eylem alanlarında iyi performans göstermeyebileceğini belirtiyor.
- [5]'teki karşılaştırmalı çalışma, DQN'nin ayrı eylem alanlarında üstün olmasına rağmen, DDPG'nin (SAC'ın öncüsü) sürekli kontrol görevleri için daha uygun olduğunu ve PPO'nun farklı ortamlarda tutarlı performans gösterdiğini buldu.

Özetle, arama sonuçları SAC ve DQN arasındaki eğitim süresinin doğrudan bir karşılaştırmasını sunmasa da, bu algoritmaların performansının belirli ortam ve göreve, ayrıca hiper parametreler ve ağ mimarisi seçimine bağlı olarak değişebileceğini öne sürüyor. . SAC sürekli kontrol görevlerinde avantajlı gibi görünürken, DQN ayrık eylem alanlarında daha iyi performans gösterebilir. Bu algoritmaların eğitim süresi aynı zamanda paralelleştirme, ortamın ve görevin karmaşıklığı gibi faktörlerden de etkilenebilir.