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Institut für Künstliche Intelligenz

Organisation: Institut/Seminar

Adressentyp: Besucheradresse.
Appelstraße 9a
30167
Hannover
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Publikationen

  1. 2021
  2. Veröffentlicht

    Self-Paced Context Evaluation for Contextual Reinforcement Learning

    Eimer, T., Biedenkapp, A., Hutter, F. & Lindauer, M., 18 Juli 2021, Proceedings of the international conference on machine learning (ICML). ML Research Press, 14 S. (Proceedings of Machine Learning Research).

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

  3. 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

  4. Veröffentlicht

    Verfahren, Vorrichtung und Computerprogramm zum Erstellen eines künstlichen neuronalen Netzes

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

    Publikation: Schutzrecht/Patent › Patent

  5. Veröffentlicht

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

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

    Publikation: Schutzrecht/Patent › Patent

  6. 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

  7. 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

  8. 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

  9. 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

  10. 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

  11. 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

  12. 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

  13. 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

  14. 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

  15. 2020
  16. 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

  17. Veröffentlicht

    VERFAHREN, VORRICHTUNG UND COMPUTERPROGRAMM ZUM EINSTELLEN EINES HYPERPARAMETERS

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

    Publikation: Schutzrecht/Patent › Patent

  18. 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

  19. 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

  20. Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)

    Neural Model-based Optimization with Right-Censored Observations

    Eggensperger, K., Haase, K., Müller, P., Lindauer, M. & Hutter, F., 29 Sept. 2020, (Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)) 11 S.

    Publikation: Arbeitspapier/Preprint › Preprint

  21. Veröffentlicht

    Dynamic Algorithm Configuration: Foundation of a New Meta-Algorithmic Framework

    Biedenkapp, A., Bozkurt, H. F., Eimer, T., Hutter, F. & Lindauer, M. T., 24 Aug. 2020, ECAI 2020 - 24th European Conference on Artificial Intelligence. De Giacomo, G., Catala, A., Dilkina, B., Milano, M., Barro, S., Bugarin, A. & Lang, J. (Hrsg.). S. 427-434 8 S. (Frontiers in Artificial Intelligence and Applications; Band 325).

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

  22. Veröffentlicht

    Learning Step-Size Adaptation in CMA-ES

    Shala, G., Biedenkapp, A., Awad, N., Adriaensen, S., Lindauer, M. & Hutter, F., 2020, Parallel Problem Solving from Nature – PPSN XVI: 16th International Conference, PPSN 2020, Leiden, The Netherlands, September 5-9, 2020, Proceedings, Part I. Bäck, T., Preuss, M., Deutz, A., Emmerich, M., Wang, H., Doerr, C. & Trautmann, H. (Hrsg.). Cham, S. 691-706 16 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 12269).

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

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