TMLR的显著特点在于其注重文章的意义和可读性,而非单纯追求新颖性。这种定位使得期刊能够吸引更多具有实际应用价值的研究成果。此外,TMLR没有固定的截稿期限,作者可以随时投稿,这为研究人员提供了更大的灵活性。期刊还设有certification系统,对优质文章进行标记,帮助读者快速识别高质量的研究成果。同时,TMLR要求conference-...
Reference [1] Wen, Ziting, Oscar Pizarro, and Stefan Williams. "Feature Alignment: Rethinking Efficient Active Learning via Proxy in the Context of Pre-trained Models." TMLR (2024). [2] Zhang, Jifan, et al. "LabelBench: A Comprehensive Framework for Benchmarking Adaptive Label-Efficient Le...
TMLR LaTeX style file and template as of 2022-05-20. Created by the TMLR Editorial Board, submitted to Overleaf Gallery by Samuel Ainsworth.
本文详细地探讨了模型反演攻击这一研究问题。 在快速发展的机器学习领域,深度神经网络彻底改变了我们从数据中进行学习的方式,并在各个领域取得了显著的进步。然而,随着这些模型对私人数据的依赖,隐私泄露的风险日益突出。 最近,一种新的...
TMLR LaTeX style file and template as of 2022-05-20. Created by the TMLR Editorial Board, submitted to Overleaf Gallery by Samuel Ainsworth.
数字生命一直是人类几十年来的追求,反映了我们对技术与人类体验交汇的深层探索。近期,复旦大学发表了一篇综述论文,首次系统梳理了角色扮演AI(Role-Playing Language Agents,RPLAs)的研究现状,现已被机器学习顶级期刊TMLR接收。 角色扮演AI...
近日,集智俱乐部因果科学社区成员、悉尼科技大学博士生邓智鸿参与的一篇因果强化学习综述被Transactions on Machine Learning Research(TMLR) 正式接收,本文从Agents、因果、结构因果模型等基础概念讲起,介绍了这篇综述的主要内容,以及对因果...
香港浸会大学可信机器学习和推理课题组 (TMLR Group) 由多名青年教授、博士后研究员、博士生、访问博士生和研究助理共同组成,课题组隶属于理学院计算机系。课题组专攻可信表征学习、基于因果推理的可信学习、可信基础模型等相关的算法,理论和系统设计以及在自然科学上的应用,具体研究方向和相关成果详见本组Github (https...
Minor of: See Address Space information commands in Command groupings. Other Address Space Time information minors: ELAP, THNK, TLTW, TMCP, TMIO, TMLA, TMPD, TMSW, TMTR, TMWL, WAIT, and WATLParent topic: T commands and keywords
TMLR-2023 (JMLR补充会议内容,CCF-A)Cited:3Code:GitHub - wagner-d/TimeSeAD 本项工作关注点敏感的无监督时间序列异常检测,对过往研究工作中的数据集以及评估指标进行分析,并指出其存在的重大缺陷;本文提出了一种改进的评估指标,作者希望结束目前时间序列异常检测领域混乱的评估指标选择;对于本文的研究成果,作者将...