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Fachgebiet Maschinelles Lernen

Organisation: Arbeitsgruppe

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Publikationen

  1. 2021
  2. Veröffentlicht

    Auto-PyTorch: Multi-Fidelity MetaLearning for Efficient and Robust AutoDL

    Zimmer, L., Lindauer, M. & Hutter, F., 1 Sept. 2021, in: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 43, 9, S. 3079-3090 12 S., 9382913.

    Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › Peer-Review

  3. Veröffentlicht

    Winning Solutions and Post-Challenge Analyses of the ChaLearn AutoDL Challenge 2019

    Liu, Z., Pavao, A., Xu, Z., Escalera, S., Ferreira, F., Guyon, I., Hong, S., Hutter, F., Ji, R., Junior, J. C. S. J., Li, G., Lindauer, M., Luo, Z., Madadi, M., Nierhoff, T., Niu, K., Pan, C., Stoll, D., Treguer, S., Wang, J., Wang, P., Wu, C., Xiong, Y., Zela, A. & Zhang, Y., 1 Sept. 2021, in: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 43, 9, S. 3108-3125 18 S., 9415128.

    Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › Peer-Review

  4. Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)

    Automatic Risk Adaptation in Distributional Reinforcement Learning

    Schubert, F., Eimer, T., Rosenhahn, B. & Lindauer, M., 11 Juni 2021, (Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)) 14 S.

    Publikation: Arbeitspapier/Preprint › Preprint

  5. Veröffentlicht

    Verfahren, Vorrichtung und Computerprogramm zum Erstellen eines künstlichen neuronalen Netzes

    Lindauer, M., Hutter, F., Burkart, M. & Zimmer, L., 25 März 2021, IPC Nr. G06N 3/ 08 A I, Patent Nr. DE102019214625, Prioritätsdatum 25 Sept. 2019, Prioritätsnr. DE201910214625

    Publikation: Schutzrecht/Patent › Patent

  6. Veröffentlicht

    METHOD, DEVICE AND COMPUTER PROGRAM FOR PRODUCING A STRATEGY FOR A ROBOT

    Hutter, F., Fuks, L., Lindauer, M. & Awad, N., 14 Jan. 2021, IPC Nr. G05B 17/ 02 A I, Patent Nr. US2021008718, Prioritätsdatum 12 Juli 2019, Prioritätsnr. DE201910210372

    Publikation: Schutzrecht/Patent › Patent

  7. Veröffentlicht

    Verfahren, Vorrichtung und Computerprogramm zum Erstellen einer Strategie für einen Roboter

    Hutter, F., Fuks, L., Lindauer, M. & Awad, N., 14 Jan. 2021, IPC Nr. G05B13/02, G06N20/00, G06N3/02, Patent Nr. DE102019210372A1, 7 Dez. 2019, Prioritätsdatum 7 Dez. 2019, Prioritätsnr. DE102019210372A

    Publikation: Schutzrecht/Patent › Patent

  8. Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)

    Bag of Baselines for Multi-objective Joint Neural Architecture Search and Hyperparameter Optimization

    Guerrero-Viu, J., Hauns, S., Izquierdo, S., Miotto, G., Schrodi, S., Biedenkapp, A., Elsken, T., Deng, D., Lindauer, M. & Hutter, F., 2021, (Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)) ICML 2021 Workshop AutoML. 22 S.

    Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Sammelwerk/Konferenzband › Aufsatz in Konferenzband › Forschung › Peer-Review

  9. Veröffentlicht

    Bayesian Optimization with a Prior for the Optimum

    Souza, A., Nardi, L., Oliveira, L. B., Olukotun, K., Lindauer, M. & Hutter, F., 2021, Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track: European Conference, ECML PKDD 2021, Proceedings. Oliver, N., Pérez-Cruz, F., Kramer, S., Read, J. & Lozano, J. A. (Hrsg.). Cham: Springer Nature Switzerland AG, Band 3. S. 265-296 32 S. (Lecture Notes in Artificial Intelligence (Subseries of Lecture Notes in Computer Science); Band 12977).

    Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Sammelwerk/Konferenzband › Aufsatz in Konferenzband › Forschung › Peer-Review

  10. Veröffentlicht

    DACBench: A Benchmark Library for Dynamic Algorithm Configuration

    Eimer, T., Biedenkapp, A., Reimer, M., Adriaensen, S., Hutter, F. & Lindauer, M. T., 2021, Proceedings of the Thirtieth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-21). Zhou, Z-H. (Hrsg.). S. 1668-1674 7 S. (IJCAI International Joint Conference on Artificial Intelligence).

    Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Sammelwerk/Konferenzband › Aufsatz in Konferenzband › Forschung › Peer-Review

  11. Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)

    HPOBench: A Collection of Reproducible Multi-Fidelity Benchmark Problems for HPO

    Eggensperger, K., Müller, P., Mallik, N., Feurer, M., Sass, R., Awad, N., Lindauer, M. & Hutter, F., 2021, (Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)) Proceedings of the international conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS) (Datasets and Benchmarks Track). 36 S.

    Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Sammelwerk/Konferenzband › Aufsatz in Konferenzband › Forschung › Peer-Review

  12. Veröffentlicht

    Hyperparameters in Contextual RL are Highly Situational

    Eimer, T., Benjamins, C. & Lindauer, M. T., 2021, International Workshop on Ecological Theory of RL (at NeurIPS).

    Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Sammelwerk/Konferenzband › Aufsatz in Konferenzband › Forschung › Peer-Review

  13. Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)

    Learning Heuristic Selection with Dynamic Algorithm Configuration

    Speck, D., Biedenkapp, A., Hutter, F., Mattmüller, R. & Lindauer, M., 2021, (Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)) Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS).

    Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Sammelwerk/Konferenzband › Aufsatz in Konferenzband › Forschung › Peer-Review

  14. Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)

    Prior-guided Bayesian Optimization

    Souza, A., Nardi, L., Oliveira, L. B., Olukotun, K., Lindauer, M. & Hutter, F., 2021, (Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)) Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track: European Conference, ECML PKDD 2021.

    Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Sammelwerk/Konferenzband › Aufsatz in Konferenzband › Forschung › Peer-Review

  15. Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)

    Self-Paced Context Evaluation for Contextual Reinforcement Learning

    Eimer, T., Biedenkapp, A., Hutter, F. & Lindauer, M., 2021, (Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)) Proceedings of the international conference on machine learning (ICML). 14 S.

    Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Sammelwerk/Konferenzband › Aufsatz in Konferenzband › Forschung › Peer-Review

  16. Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)

    TempoRL: Learning When to Act

    Biedenkapp, A., Rajan, R., Hutter, F. & Lindauer, M., 2021, (Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)) Proceedings of the international conference on machine learning (ICML). 18 S.

    Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Sammelwerk/Konferenzband › Aufsatz in Konferenzband › Forschung › Peer-Review

  17. Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)

    Well-tuned Simple Nets Excel on Tabular Datasets

    Kadra, A., Lindauer, M., Hutter, F. & Grabocka, J., 2021, (Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)) Proceedings of the international conference on Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021). 23 S.

    Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Sammelwerk/Konferenzband › Aufsatz in Konferenzband › Forschung › Peer-Review

  18. 2020
  19. Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)

    Squirrel: A Switching Hyperparameter Optimizer

    Awad, N., Shala, G., Deng, D., Mallik, N., Feurer, M., Eggensperger, K., Biedenkapp, A., Vermetten, D., Wang, H., Doerr, C., Lindauer, M. & Hutter, F., 16 Dez. 2020, (Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)) 3 S.

    Publikation: Arbeitspapier/Preprint › Preprint

  20. Veröffentlicht

    VERFAHREN, VORRICHTUNG UND COMPUTERPROGRAMM ZUM EINSTELLEN EINES HYPERPARAMETERS

    Lindauer, M., Hutter, F., Biedenkapp, A. & Bozkurt, F., 9 Dez. 2020, IPC Nr. G06N 7/ 00 A I, Patent Nr. EP3748551, Prioritätsdatum 7 Juni 2019, Prioritätsnr. EP20190179116

    Publikation: Schutzrecht/Patent › Patent

  21. Veröffentlicht

    Using AutoML to Optimize Shape Error Prediction in Milling Processes

    Denkena, B., Dittrich, M., Lindauer, M. T., Mainka, J. M. & Stürenburg, L. K., 12 Nov. 2020, in: SSRN Electronic Journal. 2020, 6 S.

    Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Konferenzaufsatz in Fachzeitschrift › Forschung › Peer-Review

  22. Veröffentlicht

    Best Practices for Scientific Research on Neural Architecture Search

    Lindauer, M. & Hutter, F., Nov. 2020, in: Journal of Machine Learning Research. 21, 18 S.

    Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › Peer-Review

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