Peter Auer
Publikationen
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Algorithmic Learning Theory
Auer, P., Clark, A. & Zeugmann, T., 18 Okt. 2016, in: Theoretical Computer Science. 650, S. 1-3Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Sonderausgabe/Sonderband › Forschung › (peer-reviewed)
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A learning rule for very simple universal approximators consisting of a single layer of perceptrons
Auer, P., Burgsteiner, H. & Maass, W., 2008, in: Neural networks. 21, S. 786-795Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
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A distributed voting scheme to maximize preferences
Auer, P. & Cesa-Bianchi, N., 2006, in: Theoretical Informatics and Applications = Informatique théorique et applications. S. 389-403Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
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Adaptively Tracking the Best Bandit Arm with an Unknown Number of Distribution Changes
Auer, P., Gajane, P. & Ortner, R., 27 Juni 2019.Publikationen: Konferenzbeitrag › Poster › Forschung › (peer-reviewed)
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Adaptively Tracking the Best Bandit Arm with an Unknown Number of Distribution Changes
Auer, P., Gajane, P. & Ortner, R., 2019, Proceedings of the 32nd Conference on Learning Theory, COLT 2019. S. 138-158Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
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Adaptively Tracking the Best Arm with an Unknown Number of Distribution Changes
Auer, P., Gajane, P. & Ortner, R., 2018.Publikationen: Konferenzbeitrag › Paper › (peer-reviewed)
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Adaptively Tracking the Best Arm with an Unknown Number of Distribution Changes
Auer, P., Gajane, P. & Ortner, R., 2018.Publikationen: Konferenzbeitrag › Poster › Forschung › (peer-reviewed)
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Adaptive and Self-Confident On-Line Learning Algorithms
Auer, P. & Gentile, C., 2000, Proceedings of the Thirteenth Annual Conference on Computational Learning Theory (COLT 2000). Springer, S. 107-117Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
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Adaptive and self-confident online learning algorithms
Auer, P., Cesa-Bianchi, N. & Gentile, C., 2002, in: Journal of computer and system sciences (JCSS). 64, S. 48-78Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
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Achieving Optimal Dynamic Regret for Non-stationary Bandits without Prior Information
Auer, P., Chen, Y., Gajane, P., Lee, C.-W., Luo, H., Ortner, R. & Wei, C.-Y., 2019.Publikationen: Konferenzbeitrag › Abstract/Zusammenfassung › (peer-reviewed)
