JMLR(Journal of Machine Learning Research)是机器学习领域的一本重要期刊,以其严谨的学术风格和高质量的论文内容而著称。以下是对JMLR的详细介绍: 一、学术风格与特点 JMLR在学术界以保守和严谨著称,特别注重论文结果的严谨性和完备性。它并不过分追求理论工具或算法证明的创新性,而是更看重研究的...
Retrieved from https://github.com/JmlrOrg/jmlr-style-file Mar 2024
代码链接:https://github.com/Thinklab-SJTU/pygmtools 论文链接:http://jmlr.org/papers/v25/23-0572.html 交流QQ群:696401889 discord群(海外):https://discord.gg/8m6n7rRz9T 背景:图匹配问题及其应用 图匹配旨在通过求解如下的NP-难的组合问题来构建多个图之间的节点到节点对应关系: 与贪心匹配等其他直接...
论文标题:Heterogeneous-Agent Reinforcement Learning 发表:JMLR 2024 作者: 钟一帆,北京大学人工智能研究院;北京通用人工智能研究院 Jakub Grudzien Kuba,牛津大学 冯熙东,伦敦大学学院 胡思怡,悉尼科技大学高级分析与人工智能研究院 (ReLER, AAII) 纪佳明,北京大学人工智能研究院 杨耀东(通讯作者),北京大学人工智能研究...
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在学术研究和发表过程中,期刊的分区(Quartile)和级别是衡量其学术影响力和质量的重要指标之一。Journal of Machine Learning Research(JMLR)是机器学习领域的顶级学术期刊,吸引了全球各地的科研人员投稿。本文将详细探讨JMLR期刊的分区和级别,并分析其在学术界的地位和影响力。
JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH(JMLR)作为计算机科学领域的多学科期刊,成立于2000年,提供了一个电子和纸件出版国际论坛机器学习所有领域的高质量学术文章。所有已发表的论文均可在线免费获得。截至2004年底,纸质卷(ISSN 1532-4435)每年出版8次。 ISSN:1532-4435 ...
今天为大家带来一篇机器学习顶级期刊JMLR上的论文分享。虽然这篇论文已经有些年头了,但由于其方法和计算的巧妙性,仍然值得一读。这篇论文提出了一种基于广义特征分解的方法来估计多元线性回归模型,下面我总结了几处亮点:🌟模型设置 论文考虑的是多元线性回归模型,近年来受到了广泛研究。模型的建立从SVD分解入手,奇异值...
机器学习领域的顶级期刊,机器学习研究期刊(Journal of Machine Learning Research,JMLR)为机器学习所有领域的高质量学术文章的电子和纸质出版提供了一个国际论坛。 JMLR寻求以前未发表过的论文,其中包括 具有经验性、理论性、心理学或生物学依据的新算法。 对智能系统中的学习设计和行为有新认识的实验和/或理论研究。
水平还是比较高的。JMLR是CS的期刊，基本上每篇文章20页起，几乎每篇文章都有有若干的定理证明JMLR难度大。J可能是JMLR过于理论，文章往往晦涩，在一定程度上影响了它的引述，这可能也是为什么他引述不高的原因。但是这个期刊的声誉是非常高的，基本上国外的大牛们都是以投JMLR为目标的，从另一个方面看，...