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Sample-Efficiency of Kolmogorov-Arnold Networks

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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 recently proposed architecture that can learn physical relationships in control problems effectively, with significantly higher parameter ef

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Sujet: Sample-Efficiency of Kolmogorov-Arnold Networks
Site source: arxiv.org
Date de publication à la source: 2026-10-09
Date de collecte sur DzCademia: 2026-10-09

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Conseils et exercices DzCademia, distincts du résumé et des exigences de la source. Aide structurée avec assistance automatisée ; elle ne vaut ni validation scientifique ni promesse de sélection. Source consultée le 2026-10-28.

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