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Carolin Benjamins

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Publikationen

  1. 2024
  2. Veröffentlicht

    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, 17th European Workshop on Reinforcement Learning (EWRL 2024).

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

  3. Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)

    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).

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

  4. 2023
  5. Angenommen/Im Druck

    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).

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

  6. Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)

    AutoRL Hyperparameter Landscapes

    Mohan, A., Benjamins, C., Wienecke, K., Dockhorn, A. & Lindauer, M., 20 Juli 2023, (Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)) Second International Conference on Automated Machine Learning.

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

  7. Veröffentlicht

    Application of machine learning for fleet-based condition monitoring of ball screw drives in machine tools

    Denkena, B., Dittrich, M., Noske, H., Lange, D., Benjamins, C. & Lindauer, M., Juli 2023, in: The international journal of advanced manufacturing technology. 127, 3-4, S. 1143-1164 22 S.

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

  8. Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)

    Contextualize Me – The Case for Context in Reinforcement Learning

    Benjamins, C., Eimer, T., Schubert, F. G., Mohan, A., Döhler, S., Biedenkapp, A., Rosenhahn, B., Hutter, F. & Lindauer, M., 5 Juni 2023, (Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)) in: Transactions on Machine Learning Research. 2023, 6

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

  9. Veröffentlicht

    POLTER: Policy Trajectory Ensemble Regularization for Unsupervised Reinforcement Learning

    Schubert, F., Benjamins, C., Döhler, S., Rosenhahn, B. & Lindauer, M., Apr. 2023, in: Transactions on Machine Learning Research. 2023, 4

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

  10. Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)

    Extended Abstract: Contextualize Me -- The Case for Context in Reinforcement Learning

    Benjamins, C., Eimer, T., Schubert, F. G., Mohan, A., Döhler, S., Biedenkapp, A., Rosenhahn, B., Hutter, F. & Lindauer, M., 2023, (Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)) The 16th European Workshop on Reinforcement Learning (EWRL 2023).

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

  11. Angenommen/Im Druck

    Self-Adjusting Weighted Expected Improvement for Bayesian Optimization

    Benjamins, C., Raponi, E., Jankovic, A., Doerr, C. & Lindauer, M., 2023, (Angenommen/Im Druck) AutoML Conference 2023.

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

  12. Angenommen/Im Druck

    Towards Self-Adjusting Weighted Expected Improvement for Bayesian Optimization

    Benjamins, C., Raponi, E., Jankovic, A., Doerr, C. & Lindauer, M., 2023, (Angenommen/Im Druck) GECCO '23: Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion.

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

  13. 2022
  14. Veröffentlicht

    Towards Automated Design of Bayesian Optimization via Exploratory Landscape Analysis

    Benjamins, C., Jankovic, A., Raponi, E., Blom, K. V. D., Lindauer, M. & Doerr, C., 17 Nov. 2022.

    Publikation: Konferenzbeitrag › Paper › Forschung › Peer-Review

  15. Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)

    PI is back! Switching Acquisition Functions in Bayesian Optimization

    Benjamins, C., Raponi, E., Jankovic, A., Blom, K. V. D., Santoni, M. L., Lindauer, M. & Doerr, C., 2 Nov. 2022, (Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)).

    Publikation: Arbeitspapier/Preprint › Preprint

  16. Veröffentlicht

    SMAC3: A Versatile Bayesian Optimization Package for Hyperparameter Optimization

    Lindauer, M., Eggensperger, K., Feurer, M., Biedenkapp, A., Deng, D., Benjamins, C., Sass, R. & Hutter, F., Feb. 2022, in: Journal of Machine Learning Research. 2022, 23, 8 S.

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

  17. 2021
  18. Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)

    CARL: A Benchmark for Contextual and Adaptive Reinforcement Learning

    Benjamins, C., Eimer, T., Schubert, F., Biedenkapp, A., Rosenhahn, B., Hutter, F. & Lindauer, M., 5 Okt. 2021, (Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)) Workshop on Ecological Theory of Reinforcement Learning, NeurIPS 2021. 20 S.

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

  19. 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