Interactive Hyperparameter Optimization in Multi-Objective Problems via Preference Learning

Giovanelli, J., Tornede, A., Tornede, T. & Lindauer, M., 24 März 2024, Proceedings of the 38th conference on AAAI. Wooldridge, M., Dy, J. & Natarajan, S. (Hrsg.). S. 12172-12180 9 S. (Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence; Band 38, Nr. 11).

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ARLBench: Flexible and Efficient Benchmarking for Hyperparameter Optimization in Reinforcement Learning

Becktepe, J., Dierkes, J., Benjamins, C., Mohan, A., Salinas, D., Rajan, R., Hutter, F., Hoos, H., Lindauer, M. & Eimer, T., 2024, (Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)) 17th European Workshop on Reinforcement Learning (EWRL 2024).

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Instance Selection for Dynamic Algorithm Configuration with Reinforcement Learning: Improving Generalization

Benjamins, C., Cenikj, G., Nikolikj, A., Mohan, A., Eftimov, T. & Lindauer, M., 2024, (Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)) Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO).

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Position Paper: A Call to Action for a Human-Centered AutoML Paradigm

Lindauer, M., Karl, F., Klier, A., Moosbauer, J., Tornede, A., Müller, A., Hutter, F., Feurer, M. & Bischl, B., 2024, (Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)) Proceedings of the international conference on machine learning.

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Reference-guided Style-Consistent Content Transfer

Chen, W. F., Alshomary, M., Stahl, M., Al Khatib, K., Stein, B. & Wachsmuth, H., 2024, 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation, LREC-COLING 2024 - Main Conference Proceedings. Calzolari, N., Kan, M.-Y., Hoste, V., Lenci, A., Sakti, S. & Xue, N. (Hrsg.). S. 13754-13768 15 S.

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Modeling Highlighting of Metaphors in Multitask Contrastive Learning Paradigms

Sengupta, M., Dez. 2023, Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2023. Singapore, S. 4636–4659 24 S.

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AutoRL Hyperparameter Landscapes

Mohan, A., Benjamins, C., Wienecke, K., Dockhorn, A. & Lindauer, M., 12 Nov. 2023, Conference Proceedings - Second International Conference on Automated Machine Learning. 27 S. (Proceedings of Machine Learning Research; Band 228).

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A Patterns Framework for Incorporating Structure in Deep Reinforcement Learning

Mohan, A., Zhang, A. & Lindauer, M., 17 Sept. 2023, (Angenommen/Im Druck) The 16th European Workshop on Reinforcement Learning (EWRL 2023).

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Extended Abstract: AutoRL Hyperparameter Landscapes

Mohan, A., Benjamins, C., Wienecke, K., Dockhorn, A. & Lindauer, M., 15 Sept. 2023, (Angenommen/Im Druck) The 16th European Workshop on Reinforcement Learning (EWRL 2023).

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Claim Optimization in Computational Argumentation

Skitalinskaya, G., Spliethöver, M. & Wachsmuth, H., Sept. 2023, Proceedings of the 16th International Natural Language Generation Conference. Keet, C. M., Lee, H.-Y. & Zarrieß, S. (Hrsg.). S. 134-152

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Identifying Feedback Types to Augment Feedback Comment Generation

Stahl, M. & Wachsmuth, H., Sept. 2023, Proceedings of the 16th International Natural Language Generation Conference: Generation Challenges. S. 31-36

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PriorBand: Practical Hyperparameter Optimization in the Age of Deep Learning

Mallik, N., Bergman, E., Hvarfner, C., Stoll, D., Janowski, M., Lindauer, M., Nardi, L. & Hutter, F., Sept. 2023, (Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)) Proceedings of the international Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS).

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Perspectives on Large Language Models for Relevance Judgment

Faggioli, G., Clarke, C. L. A., Demartini, G., Hagen, M., Hauff, C., Kando, N., Kanoulas, E., Potthast, M., Stein, B., Wachsmuth, H. & Dietz, L., 9 Aug. 2023, ICTIR '23: Proceedings of the 2023 ACM SIGIR International Conference on Theory of Information Retrieval. S. 39-50 12 S.

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Hyperparameters in Reinforcement Learning and How to Tune Them

Eimer, T., Lindauer, M. & Raileanu, R., 23 Juli 2023, ICML'23: Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning. S. 9104–9149 366

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