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a2c_cartpole-v1
pymp0n/a2c_cartpole-v1
a2c_cartpole-v1 is a machine learning model from pymp0n. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product.
Ce modèle est un agent d’apprentissage par renforcement entraîné avec l’algorithme Advantage Actor-Critic (A2C) afin de résoudre l’environnement CartPole-v1 de Gymnasium.
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Updated Mar 23, 2026
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- Access
- Public
- Created
- Mar 11, 2026
- Updated
- Mar 23, 2026
- SHA
- fcddaf3c
Model card
From the Hugging Face model README
Agent A2C sur CartPole-v1
Description
Ce modèle est un agent d’apprentissage par renforcement entraîné avec l’algorithme Advantage Actor-Critic (A2C) afin de résoudre l’environnement CartPole-v1 de Gymnasium.
L’objectif est de maintenir un bâton en équilibre sur un chariot en appliquant des forces vers la gauche ou la droite.
Entraînement
- Algorithme : A2C (Advantage Actor-Critic)
- Bibliothèque : Stable-Baselines3
- Environnement : CartPole-v1
- Nombre de timesteps : 200000
Le modèle a été entraîné avec les hyperparamètres par défaut de Stable-Baselines3.
Evaluation
- Récompense moyenne : 500
- Récompense maximale : 500
L’agent est capable de maintenir l’équilibre pendant le nombre de step maximum.
- Created
- Mar 11, 2026
- Updated
- Mar 23, 2026