Reliable Data-Driven Decision Making in Cyber-Physical Systems

Log Barriers for Safe Non-convex Black-box Optimization

Auteurs: Usmanova, Ilnura; Krause, Andreas; Kamgarpour, Maryam
Publié dans: arXiv, Numéro 22, 2022
Éditeur: arXiv
DOI: 10.48550/arxiv.1912.09478

Noise Regularization for Conditional Density Estimation

Auteurs: Rothfuss, Jonas; Ferreira, Fabio; Boehm, Simon; Walther, Simon; Ulrich, Maxim; Asfour, Tamim; Krause, Andreas
Publié dans: arXiv, Numéro 5, 2019
Éditeur: arXiv

Bayesian Optimisation for Fast and Safe Parameter Tuning of SwissFEL

Auteurs: Kirschner, Johannes; Adelmann, Andreas; Hiller, Nicole; Ischebeck, Rasmus; Krause, Andreas; Mutný, Mojmir; Nonnenmacher, Manuel
Publié dans: FEL2019, Proceedings of the 39th International Free-Electron Laser Conference, Numéro 6, 2019
Éditeur: FEL Conference
DOI: 10.3929/ethz-b-000385955

Information Directed Sampling for Linear Partial Monitoring

Auteurs: Kirschner, Johannes; Lattimore, Tor; Krause, Andreas
Publié dans: Proc. International Conference on Learning Theory (COLT), 2020
Éditeur: PMLR

Interactively Learning Preference Constraints in Linear Bandits

Auteurs: David Lindner; Tschiatschek, Sebastian; Hofmann, Katja; Krause, Andreas
Publié dans: Proceedings of Machine Learning Research, 162, Numéro 8, 2022, Page(s) 13505-13527
Éditeur: PMLR
DOI: 10.48550/arxiv.2206.05255

Safe Exploration for Interactive Machine Learning

Auteurs: Turchetta, Matteo; Berkenkamp, Felix; Krause, Andreas
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Numéro 17, 2019
Éditeur: Advances in Neural Information Processing Systems

Contextual Games: Multi-Agent Learning with Side Information

Auteurs: Sessa, Pier Giuseppe; id_orcid0000-0001-8986-8815; Bogunovic, Ilija; Krause, Andreas; Kamgarpour, Maryam; id_orcid0000-0003-0230-3518
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Numéro 17, 2020
Éditeur: NeurIPS Foundation

Safe non-smooth black-box optimization with application to policy search

Auteurs: Usmanova, Ilnura; Krause, Andreas; Kamgarpour, Maryam
Publié dans: Proc. Conference on Learning for Dynamics and Control (L4DC), Numéro 5, 2020
Éditeur: PMLR

Experimental Design for Optimization of Orthogonal Projection Pursuit Models

Auteurs: Mojmir Mutny; Johannes Kirschner; Andreas Krause
Publié dans: Proc. AAAI Conference on Artificial Intelligence, Numéro 7, 2020
Éditeur: AAAI
DOI: 10.1609/aaai.v34i06.6585

Adaptive Gaussian Process Change Point Detection

Auteurs: Caldarelli, Edoardo; Wenk, Philippe; Bauer, Stefan; Krause, Andreas
Publié dans: Proceedings of Machine Learning Research, 162, Numéro 16, 2022, Page(s) 2542-2571
Éditeur: PMLR

Active Bayesian Causal Inference

Auteurs: Toth, Christian; Lorch, Lars; Knoll, Christian; Krause, Andreas; Pernkopf, Franz; Peharz, Robert; von Kügelgen, Julius
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems 35, Numéro 22, 2022, Page(s) 16261 - 16275
Éditeur: Curran
DOI: 10.48550/arxiv.2206.02063

Safe and Efficient Model-free Adaptive Control via Bayesian Optimization

Auteurs: Christopher König; Matteo Turchetta; John Lygeros; Alisa Rupenyan; Andreas Krause
Publié dans: International Conference on Robotics and Automation, Numéro 2, 2021
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/icra48506.2021.9561349

Meta-Learning Priors for Safe Bayesian Optimization

Auteurs: Rothfuss, Jonas; Koenig, Christopher; Rupenyan-Vasileva, Alisa Bohos; Krause, Andreas
Publié dans: Proc. Conference on Robot Learning (CoRL) 205, Numéro 24, 2022, Page(s) 237-265
Éditeur: PMLR
DOI: 10.48550/arxiv.2210.00762

Safe Model-Based Multi-Agent Mean-Field Reinforcement Learning

Auteurs: Matej Jusup, Barna Pásztor, Tadeusz Janik, Kenan Zhang, Francesco Corman, Andreas Krause, Ilija Bogunovic
Publié dans: Proc. of the 23rd International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2024), 2024
Éditeur: IFAAMAS

Stochastic Linear Bandits Robust to Adversarial Attacks

Auteurs: Bogunovic, Ilija; Losalka, Arpan; Krause, Andreas; Scarlett, Jonathan
Publié dans: Proc. Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), Numéro 10, 2021
Éditeur: PMLR

Meta-Learning Hypothesis Spaces for Sequential Decision-making

Auteurs: Kassraie, Parnian; Rothfuss, Jonas; Krause, Andreas
Publié dans: Proceedings of Machine Learning Research, 162, Numéro 33, 2022, Page(s) 10802 - 10824
Éditeur: PMLR
DOI: 10.48550/arxiv.2202.00602

Structured Variational Inference in Partially Observable Unstable Gaussian Process State Space Models

Auteurs: Curi, Sebastian; Melchior, Silvan; Berkenkamp, Felix; id_orcid0000-0002-5179-6606; Krause, Andreas
Publié dans: Proc. Conference on Learning for Dynamics and Control (L4DC), Numéro 2, 2020
Éditeur: PMLR

Safe Contextual Bayesian Optimization for Sustainable Room Temperature PID Control Tuning

Auteurs: Marcello Fiducioso, Sebastian Curi, Benedikt Schumacher, Markus Gwerder, Andreas Krause
Publié dans: Proceedings of the Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2019, Page(s) 5850-5856, ISBN 978-0-9992411-4-1
Éditeur: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization
DOI: 10.24963/ijcai.2019/811

Distributional Gradient Matching for Learning Uncertain Neural Dynamics Models

Auteurs: Treven, Lenart; Wenk, Philippe; Dörfler, Florian; Krause, Andreas
Publié dans: Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Numéro 14, 2021
Éditeur: Advances in Neural Information Processing Systems
DOI: 10.3929/ethz-b-000521449

Amortized Inference for Causal Structure Learning

Auteurs: Lorch, Lars; id_orcid0000-0001-7465-5892; Sussex, Scott; Rothfuss, Jonas; Krause, Andreas; Schölkopf, Bernhard
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems 35, Numéro 41, 2022, Page(s) 13104-13118
Éditeur: Curran
DOI: 10.3929/ethz-b-000589141

DiBS: Differentiable Bayesian Structure Learning

Auteurs: Lorch, Lars; Rothfuss, Jonas; Schölkopf, Bernhard; Krause, Andreas
Publié dans: Proc. Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Numéro 9, 2021
Éditeur: Advances in Neural Information Processing Systems

Safe Reinforcement Learning via Confidence-Based Filters

Auteurs: Curi, Sebastian; Lederer, Armin; Hirche, Sandra; Krause, Andreas
Publié dans: IEEE Conference on Decision and Control (CDC), Numéro 41, 2022, Page(s) 3409 - 3415
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/cdc51059.2022.9992470

Distributionally Robust Bayesian Optimization

Auteurs: Kirschner, Johannes; Bogunovic, Ilija; Jegelka, Stefanie; Krause, Andreas
Publié dans: Proc. Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), Numéro 20, 2020
Éditeur: PMLR

Lifelong Bandit Optimization: No Prior and No Regret

Auteurs: Schur, Felix; Kassraie, Parnian; Rothfuss, Jonas; Krause, Andreas
Publié dans: Proceedings of the Thirty-Ninth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence 216, 2023, Page(s) 1847-1857
Éditeur: PMLR

ODIN: ODE-Informed Regression for Parameter and State Inference in Time-Continuous Dynamical Systems

Auteurs: Philippe Wenk; Gabriele Abbati; Michael A. Osborne; Bernhard Schölkopf; Andreas Krause; Stefan Bauer
Publié dans: AAAI Conference on Artificial Intelligence, Numéro 2, 2020
Éditeur: AAAI
DOI: 10.1609/aaai.v34i04.6106

The Dynamics of Riemannian Robbins-Monro Algorithms

Auteurs: Karimi, Mohammad Reza; Hsieh, Ya-Ping; Mertikopoulos, Panayotis; Krause, Andreas
Publié dans: COLT 2022 - 35th Annual Conference on Learning Theory / 178, Numéro 10, 2022, Page(s) 3503
Éditeur: PMLR
DOI: 10.3929/ethz-b-000587230

Hallucinated Adversarial Control for Conservative Offline Policy Evaluation

Auteurs: Rothfuss, Jonas; Sukhija, Bhavya; Birchler, Tobias; Kassraie, Parnian; Krause, Andreas
Publié dans: Proceedings of the Thirty-Ninth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, Numéro 41, 2023, Page(s) 1774-1784
Éditeur: PMLR
DOI: 10.48550/arxiv.2303.01076

Efficient Model-Based Reinforcement Learning through Optimistic Policy Search and Planning

Auteurs: Curi, Sebastian; Berkenkamp, Felix; id_orcid0000-0002-5179-6606; Krause, Andreas
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Numéro 8, 2020
Éditeur: NeurIPS Foundation

Active Exploration for Inverse Reinforcement Learning

Auteurs: David Lindner; Krause, Andreas; Ramponi, Giorgia
Publié dans: Proc. Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 35, Numéro 17, 2022, ISBN 9781713871088
Éditeur: Curran
DOI: 10.48550/arxiv.2207.08645

Risk-averse Heteroscedastic Bayesian Optimization

Auteurs: Anastasiia Makarova, Ilnura Usmanova, Ilija Bogunovic, Andreas Krause
Publié dans: Proc. Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2021
Éditeur: Advances in Neural Information Processing Systems

Causal Modeling with Stationary Diffusions

Auteurs: Lorch, Lars; Krause, Andreas; Schölkopf, Bernhard
Publié dans: Proceedings of the 27th International Conference on Artifi- cial Intelligence and Statistics (AISTATS) 2024, Numéro 72, 2024
Éditeur: Proceedings of Machine Learning Research
DOI: 10.48550/arxiv.2310.17405

Adaptive Sampling for Stochastic Risk-Averse Learning

Auteurs: Curi, Sebastian; Levy, Kfir. Y.; Jegelka, Stefanie; Krause, Andreas
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Numéro 8, 2020
Éditeur: NeurIPS Foundation

Stochastic Bandits with Context Distributions

Auteurs: Kirschner, Johannes; Krause, Andreas
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Numéro 21, 2019
Éditeur: Advances in Neural Processing Systems
DOI: 10.3929/ethz-b-000385952

Learning Safety Constraints from Demonstrations with Unknown Rewards

Auteurs: David Lindner, Xin Chen, Sebastian Tschiatschek, Katja Hofmann, Andreas Krause
Publié dans: Proceedings of the 27th International Conference on Artifi- cial Intelligence and Statistics (AISTATS) 2024, 2024
Éditeur: Proceedings of Machine Learning Research

Meta-Learning Reliable Priors in the Function Space

Auteurs: Rothfuss, Jonas; Heyn, Dominique; Chen, Jinfan; Krause, Andreas
Publié dans: Proc. Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Numéro 15, 2021
Éditeur: Advances in Neural Information Processing Systems

Efficient Pure Exploration for Combinatorial Bandits with Semi-Bandit Feedback

Auteurs: Jourdan, Marc; Mutný, Mojmír; Kirschner, Johannes; Krause, Andreas
Publié dans: International Conference on Algorithmic Learning Theory, Numéro 1, 2021
Éditeur: Proceedings of Machine Learning Research

Graph Neural Network Bandits

Auteurs: Kassraie, Parnian; Krause, Andreas; Bogunovic, Ilija
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems 35, Numéro 16, 2022, Page(s) 34519-34531
Éditeur: Curran
DOI: 10.48550/arxiv.2207.06456

Efficient Model-based Multi-agent Reinforcement Learning via Optimistic Equilibrium Computation

Auteurs: Sessa, Pier Giuseppe; Kamgarpour, Maryam; Krause, Andreas
Publié dans: Proceedings of Machine Learning Research, 162, Numéro 12, 2022, Page(s) 19580-19597
Éditeur: PMLR
DOI: 10.3929/ethz-b-000591032

Misspecified Gaussian Process Bandit Optimization

Auteurs: Ilija Bogunovic, Andreas Krause
Publié dans: Proc. Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2021
Éditeur: Advances in Neural Information Processing Systems

No-Regret Learning in Unknown Games with Correlated Payoffs

Auteurs: Sessa, Pier Giuseppe; Bogunovic, Ilija; Kamgarpour, Maryam; Krause, Andreas
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Numéro 2, 2019
Éditeur: Advances in Neural Processing Systems
DOI: 10.3929/ethz-b-000383403

Projection Free Online Learning Over Smooth Sets

Auteurs: Levy, Kfir Y.; Krause, Andreas
Publié dans: Proc. Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), Numéro 5, 2019
Éditeur: PMLR

PACOH: Bayes-Optimal Meta-Learning with PAC-Guarantees

Auteurs: Rothfuss, Jonas; Fortuin, Vincent; Josifoski, Martin; Krause, Andreas
Publié dans: Proc. International Conference on Machine Learning (ICML), Numéro 2, 2021
Éditeur: PMLR

Adversarial Causal Bayesian Optimization

Auteurs: Scott Sussex, Pier Giuseppe Sessa, Anastasiia Makarova, Andreas Krause
Publié dans: Proc. International Conference on Learning Representations (ICLR), 2024
Éditeur: OpenReview

Logistic Q-Learning

Auteurs: Bas-Serrano, Joan; Curi, Sebastian; Krause, Andreas; Neu, Gergely
Publié dans: Proceedings of the 24th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2021), Numéro 3, 2021
Éditeur: Proceedings of Machine Learning Research

MARS: Meta-Learning as Score Matching in the Function Space

Auteurs: Pavasovic, Krunoslav Lehman; Rothfuss, Jonas; Krause, Andreas
Publié dans: International Conference on Learning Representations (ICLR), Numéro 37, 2023
Éditeur: OpenReview
DOI: 10.48550/arxiv.2210.13319

Risk-Averse Offline Reinforcement Learning

Auteurs: Urpí, Núria Armengol; Curi, Sebastian; Krause, Andreas
Publié dans: Proc. International Conference on Learning Representations (ICLR), Numéro 10, 2021
Éditeur: openreview

Neural Contextual Bandits without Regret

Auteurs: Kassraie, Parnian; Krause, Andreas
Publié dans: International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), Numéro 8, 2022
Éditeur: Proceedings of Machine Learning Research

Model-based Causal Bayesian Optimization

Auteurs: Sussex, Scott; Makarova, Anastasia; Krause, Andreas
Publié dans: International Conference on Learning Representations (ICLR), Numéro 10, 2023
Éditeur: OpenReview

Log Barriers for Safe Non-convex Black-box Optimization

Auteurs: Usmanova, Ilnura; Krause, Andreas; Kamgarpour, Maryam
Publié dans: Proc. Conference on Learning for Dynamics and Control (L4DC), Numéro 6, 2020
Éditeur: PMLR

Adaptive and Safe Bayesian Optimization in High Dimensions via One-Dimensional Subspaces

Auteurs: Kirschner, Johannes; Mutný, Mojmir; Hiller, Nicole; Ischebeck, Rasmus; Krause, Andreas
Publié dans: Proc. International Conference on Machine Learning (ICML), Numéro 22, 2019
Éditeur: PMLR
DOI: 10.3929/ethz-b-000385951

Submodular Reinforcement Learning

Auteurs: Prajapat, Manish; Mutný, Mojmír; Zeilinger, Melanie N.; Krause, Andreas
Publié dans: Proc. International Conference on Learning Representations (ICLR), Numéro 70, 2024
Éditeur: OpenReview
DOI: 10.48550/arxiv.2307.13372

Combining Pessimism with Optimism for Robust and Efficient Model-Based Deep Reinforcement Learning

Auteurs: Curi, Sebastian; Bogunovic, Ilija; Krause, Andreas
Publié dans: Proc. International Conference on Machine Learning (ICML), Numéro 2, 2021
Éditeur: PMLR

Learning to Play Sequential Games versus Unknown Opponents

Auteurs: Sessa, Pier Giuseppe; id_orcid0000-0001-8986-8815; Bogunovic, Ilija; Kamgarpour, Maryam; id_orcid0000-0003-0230-3518; Krause, Andreas
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Numéro 13, 2020
Éditeur: NeurIPS Foundation

Safe Convex Learning under Uncertain Constraints

Auteurs: Usmanova, Ilnura; Krause, Andreas; Kamgarpour, Maryam
Publié dans: Proc. Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), Numéro 16, 2019
Éditeur: PMLR
DOI: 10.3929/ethz-b-000386455

Mixed Strategies for Robust Optimization of Unknown Objectives

Auteurs: Sessa, Pier Giuseppe; Bogunovic, Ilija; Kamgarpour, Maryam; Krause, Andreas
Publié dans: Proc. Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), Numéro 6, 2019
Éditeur: PMLR

Online Submodular Resource Allocation with Applications to Rebalancing Shared Mobility Systems

Auteurs: Sessa, Pier Giuseppe; id_orcid0000-0001-8986-8815; Bogunovic, Ilija; Krause, Andreas; Kamgarpour, Maryam; id_orcid0000-0003-0230-3518
Publié dans: International Conference on Machine Learning, Numéro 2, 2021
Éditeur: Proceedings of Machine Learning Research, 139
DOI: 10.3929/ethz-b-000522280

Learning Stable Deep Dynamics Models for Partially Observed or Delayed Dynamical Systems

Auteurs: Schlaginhaufen, Andreas; Wenk, Philippe; Krause, Andreas; Dörfler, Florian; id_orcid0000-0002-9649-5305
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems 34 pre-proceedings (NeurIPS 2021), Numéro 7, 2021
Éditeur: Advances in Neural Information Processes

BaCaDI: Bayesian Causal Discovery with Unknown Interventions

Auteurs: Hägele, Alexander; Rothfuss, Jonas; Lorch, Lars; id_orcid0000-0001-7465-5892; Somnath, Vignesh Ram; Schölkopf, Bernhard; Krause, Andreas
Publié dans: Proc. International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), Numéro 19, 2023
Éditeur: PMLR
DOI: 10.48550/arxiv.2206.01665

Bounding Inefficiency of Equilibria in Continuous Actions Games using Submodularity and Curvature

Auteurs: Sessa, Pier Giuseppe; Kamgarpour, Maryam; Krause, Andreas
Publié dans: Proc. Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), Numéro 7, 2019
Éditeur: PMLR
DOI: 10.3929/ethz-b-000383405

The Schrödinger Bridge between Gaussian Measures has a Closed Form

Auteurs: Bunne, Charlotte, Hsieh, Ya-Ping, Cuturi, Marco, Krause, Andreas
Publié dans: International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2023
Éditeur: PMLR

Movement Penalized Bayesian Optimization with Application to Wind Energy Systems

Auteurs: Ramesh, Shyam Sundhar; Sessa, Pier Giuseppe; Krause, Andreas; Bogunovic, Ilija
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems 35, Numéro 16, 2022, Page(s) 27036 - 27048, ISBN 978-1-7138-7108-8
Éditeur: Curran
DOI: 10.48550/arxiv.2210.08087

Corruption-Tolerant Gaussian Process Bandit Optimization

Auteurs: Bogunovic, Ilija; Krause, Andreas; Scarlett, Jonathan
Publié dans: Proc. Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), Numéro 1, 2020
Éditeur: PMLR

Bias-Robust Bayesian Optimization via Dueling Bandits

Auteurs: Kirschner, Johannes; Krause, Andreas
Publié dans: International Conference on Machine Learning, Numéro 3, 2021
Éditeur: Proceedings of Machine Learning Research, 139

Safe Reinforcement Learning via Curriculum Induction

Auteurs: Turchetta, Matteo; Kolobov, Andrey; Shah, Shital; Krause, Andreas; Agarwal, Alekh
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Numéro 1, 2020
Éditeur: NeurIPS Foundation

Epistemic Uncertainty for Practical Deep Model-Based Reinforcement Learning

Auteurs: Curi, Sebastian
Publié dans: Numéro 5, 2022
Éditeur: ETH Zurich
DOI: 10.3929/ethz-b-000579085

Multi-Player Bandits: The Adversarial Case

Auteurs: Alatur, Pragnya; Levy, Kfir Y.; Krause, Andreas
Publié dans: Journal of Machine Learning Research, Numéro 4, 2020, ISSN 1533-7928
Éditeur: Journal of Machine Learning Research
DOI: 10.3929/ethz-b-000414972

No-Regret Bayesian Optimization with Unknown Hyperparameters

Auteurs: Berkenkamp, Felix; Schoellig, Angela P.; Krause, Andreas
Publié dans: Journal of Machine Learning Research, 2019, ISSN 1533-7928
Éditeur: Journal of Machine Learning Research

Tuning particle accelerators with safety constraints using Bayesian optimization

Auteurs: Johannes Kirschner; Mojmir Mutný; Andreas Krause; Jaime Coello de Portugal; Nicole Hiller; Jochem Snuverink
Publié dans: Physical Review Accelerators and Beams, 25 (6), Numéro 37, 2022, Page(s) 062802, ISSN 2469-9888
Éditeur: American Physical Society
DOI: 10.1103/physrevaccelbeams.25.062802

GOSAFEOPT : Scalable safe exploration for global optimization of dynamical systems

Auteurs: Bhavya Sukhija; Matteo Turchetta; David Lindner; Andreas Krause; Sebastian Trimpe; Dominik Baumann
Publié dans: Artificial Intelligence, 320, Numéro 2, 2023, ISSN 0004-3702
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.artint.2023.103922

Efficient Model-Based Multi-Agent Mean-Field Reinforcement Learning

Auteurs: Pásztor, Barna; Krause, Andreas; Bogunovic, Ilija
Publié dans: Transactions on Machine Learning Research, Numéro 10, 2023, ISSN 2835-8856
Éditeur: TMLR
DOI: 10.48550/arxiv.2107.04050

Scalable PAC-Bayesian Meta-Learning via the PAC-Optimal Hyper-Posterior: From Theory to Practice

Auteurs: Jonas Rothfuss, Martin Josifoski, Vincent Fortuin, Andreas Krause
Publié dans: Journal of Machine Learning Research (JMLR), Numéro 24 (386), 2023, Page(s) 1-62, ISSN 1532-4435
Éditeur: MIT Press

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