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  1. 2016
  2. Veröffentlicht

    An algorithm with nearly optimal pseudo-regret for both stochastic and adversarial bandits

    Auer, P. & Chiang, C-K., 23 Juni 2016, Proceedings of the 29th Conference on Learning Theory, COLT 2016. S. 116-120 (JMLR Workshop and Conference Proceedings; Band 49).

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  3. Veröffentlicht

    Pareto Front Identification from Stochastic Bandit Feedback

    Auer, P., Chiang, C-K., Ortner, R. & Drugan, M., 2016, Proceedings of the Nineteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, AISTATS 2016. S. 939-947 (JMLR Workshop and Conference Proceedings).

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  4. 2014
  5. Veröffentlicht

    Pseudo-reward Algorithms for Contextual Bandits with Linear Payoff Functions

    Chiang, C-K., 2014, Asian Conference on Machine Learning. S. 0-0

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  6. 2013
  7. Veröffentlicht

    Beating Bandits in Gradually Evolving Worlds

    Chiang, C-K., 2013, Conference on Learning Theory. Shalev-Shwartz, S. & Steinwart, I. (Hrsg.). S. 210-227 (JMLR Workshop and Conference Proceedings; Band 30).

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  8. 2012
  9. Veröffentlicht

    Online Optimization with Gradual Variations

    Chiang, C-K., 2012, COLT 2012: Proceedings of the 25th Annual Conference on Learning Theory June 25-27, 2012, Edinburgh, Scotland. Mannor, S., Srebro, N. & Willamson, R. C. (Hrsg.). S. 6.1-6.20 (JMLR Workshop and Conference Proceedings; Band 23).

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  10. 2010
  11. Veröffentlicht

    Online Learning with Queries

    Chiang, C-K., 2010, Proceedings of the Twenty-First Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms. S. 616-629

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