Peter Auer
Publikationen
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Learning to Drive with Deep Reinforcement Learning
Chukamphaeng, N., Pasupa, K., Antenreiter, M. & Auer, P., 21 Jan. 2021, KST 2021 - 2021 13th International Conference Knowledge and Smart Technology. Institute of Electrical and Electronics Engineers, S. 147-152 6 S. 9415770. (KST 2021 - 2021 13th International Conference Knowledge and Smart Technology).Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
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Learning with Malicious Noise
Auer, P., 2008, Encyclopedia of Algorithms. S. 1-99Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Buch/Sammelband › Forschung
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Learning with Malicious Noise
Auer, P., 22 Apr. 2016, Encyclopedia of Algorithms. Springer, S. 1086-1089Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Eintrag in Nachschlagewerk › Forschung
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Limit Laws for the Maximal and Minimal Increments of the Poisson Process
Auer, P. & Hornik, K., 1996, in: Studia Scientiarum Mathematicarum Hungarica. 31, S. 1-13Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
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Logarithmic online regret bounds for undiscounted reinforcement learning
Auer, P. & Ortner, R., 2006.Publikationen: Konferenzbeitrag › Poster › Forschung › (peer-reviewed)
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Logarithmic online regret bounds for undiscounted reinforcement learning
Auer, P. & Ortner, R., 2007, Advances in Neural Information Processing Systems 19. MIT Press, S. 49-56Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
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Machine learning assisted calibration of PVT simulations for SiC crystal growth
Taucher, L., Ramadan, Z., Hammer, R., Obermüller, T., Auer, P. & Romaner, L., 10 Okt. 2024, in: CrystEngComm. 44.2024, 26, S. 6322-6335 14 S.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
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Models for Autonomously Motivated Exploration in Reinforcement Learning
Auer, P., Lim, S. H. & Watkins, C., 2011, The Fourteenth International Conference on Discovery Science (DS 2011). S. 29-29Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
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Multi-Armed Bandits in IEEE 802.11ac: Efficient Algorithms and Testbed Experiments
Le, M., Bile, P., Pawar, S. P., Auer, P., Thapa, P. D., Hühn, T. & Jorswieck, E. A., 2024, 2024 IEEE International Workshop Technical Committee on Communications Quality and Reliability (CQR).Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
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Near-optimal Regret Bounds for Reinforcement Learning
Jaksch, T., Ortner, R. & Auer, P., 2010, in: Journal of machine learning research (JMLR). 11, S. 1563-1600Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
