English(EN) Sample-Efficiency of Kolmogorov-Arnold Networks

Kolmogorov-Arnold 网络在强化学习中显示出显著的样本效率提升

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-09 04:00

一篇新发表在 arXiv 上的研究探讨了 Kolmogorov-Arnold 网络（KANs）在深度强化学习中的样本效率。研究表明，KANs 使用的样本量比传统的感知机（MLP）架构少 40%，即可达到相当的性能。此外，KANs 在训练过程中显示出高达 50% 的相对性能提升，并且即使在奖励有噪声的情况下，这些提升也保持稳健。这些发现表明 KANs 在开发更具样本效率的强化学习系统方面具有巨大潜力。 AI

影响 KANs 提供了一条通往更高效强化学习的途径，有可能降低复杂任务的数据需求。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Kevin Riehl, Shaimaa K. El-Baklish, Fan Wu, Anastasios Kouvelas · 2026-10-09 04:00

Kolmogorov-Arnold 网络的样本效率

arXiv:2610.10627v1 Announce Type: new Abstract: Deep reinforcement learning has achieved substantial performance gains over classical control approaches. Yet, a central challenge to learning in real-world applications is acquiring costly samples. Kolmogorov-Arnold Networks are a …

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