Dossier de Sebastien Bubeck

Publications liées à la thèse

Livres ou chapitres de livre

  1. J.Y. Audibert, S. Bubeck et R. Munos. Bandit View on Stochastic Optimization. Chapitre à paraître dans le livre Optimization for Machine Learning.

Articles dans des revues internationales avec comité de lecture

  1. S. Bubeck et U. von Luxburg. Nearest Neighbor Clustering: A Baseline Method for Consistent Clustering with Arbitrary Objective Functions. Journal of Machine Learning Research (JMLR) 10, 657–698, 2009.

Articles dans des conférences internationales avec comité de lecture

  1. S. Bubeck et R. Munos. Open-Loop Optimistic Planning. Proceedings of the 23rd Annual Conference on Learning Theory (COLT), 2010.
  2. J.Y. Audibert, S. Bubeck et R. Munos. Best Arm Identification in Multi-Armed Bandits. Proceedings of the 23rd Annual Conference on Learning Theory (COLT), 2010.
  3. S. Bubeck, R. Munos et G. Stoltz. Pure Exploration in Multi-Armed Bandit Problems. Proceedings of the 20th International Conference on Algorithmic Learning Theory (ALT), 2009.
  4. J.Y. Audibert et S. Bubeck. Minimax Policies for Adversarial and Stochastic Bandits. Proceedings of the 22nd Annual Conference on Learning Theory (COLT), 2009 (Best Student Paper Award).
  5. S. Bubeck, R. Munos, G. Stoltz et C. Szepesvari. Online Optimization in X-Armed Bandits. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS) 22, 2009.
  6. U. von Luxburg, S. Bubeck, S. Jegelka et M. Kaufmann. Consistent Minimization of Clustering Objective Functions. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS) 21, 2008.

Articles dans des workshops internationaux avec comité de lecture

Autres publications

  1. S. Bubeck, R. Munos, G. Stoltz et C. Szepesvari. X-Armed Bandits. Soumis à Journal of Machine Learning Research (JMLR), 2010.
  2. S. Bubeck, R. Munos et G. Stoltz. Pure Exploration in Finitely-Armed and Continuously-Armed Bandits. Soumis à Theoretical Computer Science, 2010.
  3. J.Y. Audibert et S. Bubeck. Minimax Policies for Bandits Games. Soumis à Journal of Machine Learning Research (JMLR), 2010.
  4. S. Bubeck. Bandits Games and Clustering Foundations. Manuscrit de thèse, Université Lille 1, 2010.
  5. S. Bubeck, M. Meila et U. von Luxburg. How the Initialization Affects the Stability of the k-means Algorithm. Rapport ArXiv, arXiv:0907.5494, 2009.
En cas de problème avec ce dossier, contactez le secrétaire du prix Mathieu Giraud