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The exploration-exploitation dilemma is central in reinforcement learning: When facing a decision with uncertain outcome, should we try to learn more about the environment or act according to what we believe to be best? For my research, I am interested in understanding the theory behind exploration-exploitation trade-offs as it appears for example in Bayesian optimiztion, stochastic bandits and more general reinforcement learnig scenarios. In particular, I focus on developing partical algorithms with theoretical guarantees.
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JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH (2023)
Volodymyr Tkachuk, Seyed Alireza Bakhtiari,Johannes Kirschner,Matej Jusup,Ilija Bogunovic,Csaba Szepesvári
arxiv(2023)
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