Peter Auer

Publikationen

  1. 2006
  2. Veröffentlicht

    Hannan consistency in online learning in case of unbounded losses under partial monitoring

    Auer, P., Allenberg, C., Györfi, L. & Ottucsák, G., 2006, Algorithmic Learning Theory. Springer, S. 229-243

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  3. Veröffentlicht

    Logarithmic online regret bounds for undiscounted reinforcement learning

    Auer, P. & Ortner, R., 2006.

    Publikationen: KonferenzbeitragPosterForschung(peer-reviewed)

  4. Veröffentlicht

    Visual Classification of Images by Learning Geometric Appearances Through Boosting

    Antenreiter, M., Savu-Krohn, C. & Auer, P., 2006, IAPR Workshop, ANNPR. Springer, S. 233-243

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  5. 2005
  6. Veröffentlicht

    Experiments with hierarchical text classification

    Granitzer, M. & Auer, P., 1 Dez. 2005, Proceedings of the 9th IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, ASC 2005. S. 177-182 6 S. (Proceedings of the 9th IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, ASC 2005).

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  7. Veröffentlicht

    A Simple Feature Extraction for High Dimensional Image Representations (preliminary version)

    Savu-Krohn, C. & Auer, P., 2005, 1st Austrian Cognitive Vision Workshop. Österr. Computer-Ges., S. 27-32

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  8. Veröffentlicht

    A boosting approach to multiple-instance learning

    Auer, P. & Ortner, R., 2005

    Publikationen: Buch/BerichtForschungsberichtTransfer(peer-reviewed)

  9. Veröffentlicht
  10. Veröffentlicht

    Object recognition using geometric properties and a variant of boosting

    Auer, P. & Antenreiter, M., 2005, 1st Austrian Cognitive Vision Workshop, 2005. Österr. Computer-Ges., S. 43-50

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  11. Veröffentlicht

    Online Regret Bounds for a New Reinforcement Learning Algorithm

    Auer, P. & Ortner, R., 2005, 1st Austrian Cognitive Vision Workshop. Österr. Computer-Ges., S. 35-42

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  12. 2004
  13. Veröffentlicht

    A Boosting Approach to Multiple Instance Learning

    Auer, P. & Ortner, R., 2004, Machine Learning, 15th European Conference on Machine Learning, ECML 2004. Springer, S. 63-74

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