Ronald Ortner

Publikationen

  1. 2021
  2. Veröffentlicht

    A new heuristic and an exact approach for a production planning problem

    Auer, P., Dósa, G., Dulai, T., Fügenschuh, A., Näser, P., Ortner, R. & Werner-Starkne, A., Sept. 2021, in: Central European Journal of Operations Research. 29, 3, S. 1079-1113 35 S.

    Publikationen: Beitrag in FachzeitschriftArtikelForschung(peer-reviewed)

  3. Veröffentlicht

    Regret Bounds for Reinforcement Learning via Markov Chain Concentration

    Ortner, R., 26 Aug. 2021.

    Publikationen: KonferenzbeitragPosterForschung(peer-reviewed)

  4. 2020
  5. Veröffentlicht

    Regret Bounds for Reinforcement Learning via Markov Chain Concentration

    Ortner, R., 23 Jan. 2020, in: The journal of artificial intelligence research. 67.2020, 1, S. 115-128 14 S.

    Publikationen: Beitrag in FachzeitschriftArtikelForschung(peer-reviewed)

  6. 2019
  7. Veröffentlicht

    Regret Bounds for Learning State Representations in Reinforcement Learning

    Ortner, R., Pirotta, M., Lazaric, A., Fruit, R. & Maillard, O-A., Dez. 2019.

    Publikationen: KonferenzbeitragPosterForschung(peer-reviewed)

  8. Veröffentlicht

    Adaptively Tracking the Best Bandit Arm with an Unknown Number of Distribution Changes

    Auer, P., Gajane, P. & Ortner, R., 27 Juni 2019.

    Publikationen: KonferenzbeitragPosterForschung(peer-reviewed)

  9. Veröffentlicht

    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: KonferenzbeitragAbstract/Zusammenfassung(peer-reviewed)

  10. Veröffentlicht

    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. 138-158

    Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/KonferenzbandBeitrag in Konferenzband

  11. Elektronische Veröffentlichung vor Drucklegung.

    Regret Bounds for Learning State Representations in Reinforcement Learning

    Ortner, R., Pirotta, M., Lazaric, A., Fruit, R. & Maillard, O-A., 2019, (Elektronische Veröffentlichung vor Drucklegung.) Advances in Neural Information Processing Systems. Band 32. S. 12717 12727 S.

    Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/KonferenzbandBeitrag in Konferenzband

  12. Veröffentlicht

    Variational Regret Bounds for Reinforcement Learning

    Ortner, R., Gajane, P. & Auer, P., 2019, Proceedings of The 35th Uncertainty in Artificial Intelligence Conference, UAI 2019. S. 81-90

    Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/KonferenzbandBeitrag in Konferenzband

  13. Veröffentlicht

    Variational Regret Bounds for Reinforcement Learning

    Ortner, R., Gajane, P. & Auer, P., 2019.

    Publikationen: KonferenzbeitragPaper(peer-reviewed)