机器学习研究交易 (Transactions on Machine Learning Research)

Transactions on Machine Learning Research (TMLR) 是一个用于传播机器学习研究的新平台，旨在补充 JMLR，同时满足不断增长的机器学习社区的未满足需求。TMLR 强调技术正确性而非主观重要性，以确保我们促进对可能尚未被主流平台接受但未来可能重要的主题的科学讨论。TMLR 迎合通常提交给会议的较短格式稿件，提供快速的周转和双盲评审。我们采用滚动提交流程、缩短的评审周期、灵活的时间表和可变的稿件长度，以促进作者、评审员、编辑和读者之间的深入和持续互动。这为每篇发表的文章带来高质量和严谨性。TMLR 不接受与先前已发表作品有任何重叠的投稿。TMLR 通过在 OpenReview 上托管评审流程，最大限度地提高开放性和透明度。

有关 TMLR 的更多信息，请参阅以下演示文稿，该演示文稿在 NeurIPS 2021 预注册研讨会上发表。

TMLR Beyond PDF

TMLR Beyond PDF 是 TMLR 的一种新的基于 HTML 的提交格式，支持交互式图形和视频，以及通常的 LaTeX 和图像。

视频

TMLR 论文也可以包含视频，请在 TMLR Infinite Conference 上查看带有视频的论文。

新闻

2025.01.24: 发布 2025 年年度报告
2026.01.01: 欢迎 Laurent Charlin 担任 TMLR 主编！衷心感谢 Hugo Larochelle，他是最后一位创始主编，完成了他的任期。
2025.12.01: 2025 年 TMLR 杰出认证授予 Mantis: Interleaved Multi-Image Instruction Tuning。
2025.11.25: TMLR 发布 TMLR Beyond PDF，一种新的基于 HTML 的 TMLR 提交格式，支持交互式图形和视频。
2025.11.15: TMLR 将在即将到来的节假日期间暂停接受新的投稿，从 2025 年 12 月 2 日到 2026 年 1 月 5 日（午夜 AOE，两日期均为准）。我们将在 2026 年 1 月 6 日恢复接受新的投稿。节日快乐！
2025.10.21: TMLR 发布期刊到会议认证并加入 NeurIPS/ICML/ICLR 期刊到会议轨道
2025.01.24: 发布 2024 年年度报告
2025.01.02: 我们很高兴欢迎 Nihar Shah 担任 TMLR 主编，同时我们向 Kyunghyun Cho 道别。衷心感谢 Kyunghyun 在 TMLR 中发挥的关键作用！
2024.12.19: 发布 2024 年 TMLR 杰出认证
2024.11.26: TMLR 将在即将到来的节假日期间暂停接受新的投稿，从 2024 年 12 月 2 日到 2025 年 1 月 6 日（午夜 AOE，两日期均为准）。我们将在 2025 年 1 月 7 日恢复接受新的投稿。节日快乐！
2024.02.16: 发布 2023 年年度报告
2024.01.12: Naila Murray 加入 TMLR 主编团队，接替离任的主编 Raia Hadsell。感谢 Raia 为 TMLR 提供的宝贵服务！
更多新闻 ...

主编

TMLR 的主编是 Laurent Charlin (HEC Montréal)、Gautam Kamath (University of Waterloo)、Naila Murray (Meta) 和 Nihar B. Shah (CMU)。创始主编包括 Kyunghyun Cho、Raia Hadsell 和 Hugo Larochelle。TMLR 的管理编辑是 Paul Vicol (Google DeepMind)，他接替了创始管理编辑 Fabian Pedregosa (Google DeepMind)。TMLR 和主编的目标是支持机器学习社区不断变化的需求。欢迎通过电子邮件向我们提供反馈和意见：tmlr-editors@jmlr.org。

评审和发表

我们使用 OpenReview 上的评审和发表系统，以实现开放性和透明度。请参阅作者指南此处，或直接前往 OpenReview 开始您的投稿。TMLR 以电子方式出版，国际标准连续出版物编号 (ISSN) 为 2835-8856。

咨询委员会成员

TMLR 的咨询委员会由九位专家组成，他们在创建、维护和改进机器学习、人工智能和相关领域的学术出版场所、会议和研讨会方面拥有丰富的经验。

Kyunghyun Cho: Prescient Design 和纽约大学。

Alexandra Chouldechova: Microsoft Research 和卡内基梅隆大学。

Raia Hadsell: Google DeepMind。

Hugo Larochelle: Mila。

Lillian Lee: 康奈尔大学。

Andrew McCallum: Google 和马萨诸塞大学阿默斯特分校。

Shakir Mohamed: Google DeepMind。

Natalie Schluter: Apple 和哥本哈根 IT 大学。

Bernhard Schölkopf: 马克斯普朗克智能系统研究所。

Devi Parikh: Yutori。

赞助商

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