JMLR编辑委员会
主编
普拉迪普·拉维库马尔 卡内基·梅隆大学。 张彤（音译） 伊利诺伊大学香槟分校。
管理编辑
拉贾什·达斯 马萨诸塞大学阿默斯特分校。
编辑助理
斯特拉·利安努 哥伦比亚大学。
产品编辑器
凯文·贝洛 卡内基·梅隆大学和芝加哥大学。
Web母版
阿尔普·库库克尔比尔 费罗实验室和哥伦比亚大学。 费比安·佩德雷戈萨 ，谷歌研究。
JMLR动作编辑器
阿列克·阿加瓦尔 , 谷歌研究，美国。 强化学习，在线学习，强盗，学习理论。 希普拉阿格拉瓦尔 , 哥伦比亚大学 强化学习、多武器强盗、在线学习、在线优化 埃多·艾洛迪 , 美国哈佛大学 统计学，近似推理，因果推理，网络数据分析，计算生物学。 丹·阿利斯塔 , IST奥地利和神经魔术 分布式优化、联合学习、模型压缩、高效ML 杰纳维拉·艾伦 , 美国莱斯大学 统计机器学习、高维统计、现代多元分析、图形模型、数据集成、张量分解。 皮埃尔·阿尔基尔 , ESSEC亚太区 统计学习理论，PAC贝叶斯学习，近似贝叶斯推理，变分推理，高维统计学 阿南德库玛（Animashere Anandkumar） , 美国加州理工学院 张量分解，非凸优化，概率模型，强化学习。 Krishnakumar Balasubramanian语 , 加州大学戴维斯分校 采样和随机优化，核方法，几何和拓扑数据分析，统计学习理论。 埃利亚斯·巴雷因博伊姆 , 哥伦比亚大学 因果推理、概括性、公平性、强化学习 萨米·本吉奥 , 美国苹果 深度学习、表征学习 本吉奥 , 加拿大蒙特利尔大学/米兰 深入学习，学会理性 昆汀·贝歇（Quentin Berthet） , 谷歌DeepMind 凸优化、最优运输、微分规划、高维统计 亚历山大·布沙尔 , UBC公司 mcmc、smc、系统发育学 琼·布鲁纳 , 美国纽约大学 深度学习理论、信号处理、统计学 米盖尔·卡雷拉-萜类 , 美国加利福尼亚大学默塞德分校 决策树和森林、神经网络压缩、深度学习中的优化 西尔维娅·齐亚帕 , DeepMind公司 因果推理、近似贝叶斯推理、变分推理、ML公平性 马尔科·库图里 , 苹果 最佳运输，几何方法 佛罗伦萨d'Alche-Buc , 巴黎电信，巴黎理工学院 核心方法、复杂输出预测、稳健性、可解释性、生物信息学 吕克·德·雷德 , 比利时鲁汶卡索利克大学 （统计）关系学习、归纳逻辑编程、符号机器学习、概率编程、从结构化数据中学习、模式挖掘 加尔·埃利丹 , 以色列希伯来语大学 芭芭拉·恩格哈特 , 美国斯坦福大学 潜在因素模型、计算生物学、统计推断、层次模型 福米祖贤二 , 日本统计数学研究所 核方法，降维 奥雷连·加里维尔 , 法国里昂师范学院 强盗、序列分析、信息论和统计学 克里斯托夫·吉拉德 , 巴黎萨克利大学 聚类、网络分析、算法公平、主动学习、神经网络理论、高维统计 曼努埃尔·戈梅兹·罗德里格斯 , 马克斯·普朗克软件系统研究所 公平性、可解释性、问责制、战略行为、人机协作、时点过程 拉斯·格雷纳 , 加拿大阿尔伯塔大学 医学信息学，主动/预算学习 顾泉泉 , 加州大学洛杉矶分校 优化、深度学习理论、强化学习、LLM、深度生成模型、高维统计 本杰明·盖吉 , Inria和伦敦大学学院、法国和英国 学习理论、PAC-Bayes、计算统计学、高维统计学、深度学习理论、概率模型、贝叶斯推理 拉贾什·古哈尼约吉 , 德克萨斯农工大学 大数据的空间和时空贝叶斯方法，高维回归的贝叶斯理论和方法，张量和网络值回归，函数数据分析，近似贝叶斯推理，图形模型，在神经成像和环境科学中的应用 玛雅·古普塔 , 华盛顿大学 公平、可解释性、社会问题、安全、回归、集合、形状约束、免疫学、信息理论 扎伊德·哈查伊 , 华盛顿大学 随机优化、分布移位、可微编程、联合学习、高维统计推断、再生核希尔伯特空间。 马修霍夫曼 , 谷歌 贝叶斯推理、马尔可夫链蒙特卡罗、序贯蒙特卡罗和变分推理 丹尼尔·徐 , 哥伦比亚大学 学习理论 Aapo Hyvarinen公司 , 芬兰赫尔辛基大学 无监督学习、自然图像统计、神经影像数据分析 Tommi Jaakkola , 美国麻省理工学院 近似推理、结构化预测、深度学习 马丁·贾吉 , EPFL，瑞士 分布式培训、联合学习、优化 Pratek Jain公司 , 微软研究公司，印度 非凸优化、随机优化、大规模优化、资源约束机器学习 凯文·杰米森 , 华盛顿大学 多武器强盗，主动学习，实验设计 斯蒂芬妮·杰格尔卡 , 美国麻省理工学院 子模、行列式点过程、负相关性、贝叶斯优化 南江 , 伊利诺伊香槟分校 强化学习理论 瓦伦·卡纳德 , 牛津大学 学习理论； 在线学习； 计算复杂性； 优化 塞缪尔·卡斯基 , 芬兰阿尔托大学 概率建模、多数据源（多视图、多任务、多模式、检索）； 生物信息学、用户交互、脑信号分析的应用 萨提亚·基尔西 , 微软研究院，美国 优化、大幅度方法、结构化预测、大规模学习、分布式训练 穆罕默德·埃米提亚兹·汗 , 日本RIKEN高级情报中心 变分推理、近似贝叶斯推理、贝叶斯深度学习 姆拉登·科拉尔 , 美国南加州大学 高维统计、图形模型 乔治·科尼达利斯 , 美国杜克大学 强化学习、人工智能、机器人 阿耶·康托洛维奇（Aryeh Kontorovich） , Ben-Gurion大学 度量空间，最近邻，马尔可夫链，统计 沃特·科伦 , CWI，阿姆斯特丹 在线学习、强盗、纯粹探索、电子价值观 桑吉夫·库马尔 , 谷歌研究 表示学习、优化、深度学习、散列、最近邻搜索 埃里克·拉伯 , 杜克大学 强化学习、精确医学、治疗方案、因果推理 西蒙·拉科斯特-朱利安 , Mila，蒙特利尔蒙特勒大学和SAIT AI实验室 优化、结构化预测、深度学习理论 克里斯托夫·兰佩特 , 奥地利科学技术研究所（IST Austria） 转移学习、可信学习、计算机视觉 托拉蒂莫尔 , DeepMind公司 强盗、强化学习、在线学习 尼古拉斯·勒鲁 , Microsoft Research，蒙特利尔 优化，强化学习 李洪拉克 , 谷歌和安阿伯密歇根大学 深度学习、深度生成模型、表征学习、强化学习、无监督学习 安东尼李 , 布里斯托尔大学 马尔可夫链蒙特卡罗 刘强（音） , 美国达特茅斯学院 众包的概率图形模型、推理和学习、计算模型 加博尔·卢戈西 , 西班牙蓬佩法布拉大学 统计学习理论、在线预测、集中不等式 马士谦 , 莱斯大学 一阶方法，随机算法，双层优化，黎曼优化 迈克尔·马奥尼 , 美国加州大学伯克利分校 随机线性代数； 随机优化； 神经网络； 矩阵算法； 图算法； 科学机器学习 斯蒂芬·曼特 , 变分推理、深层潜变量模型、机器学习和物理、神经数据压缩 维卡什·曼辛加 , 美国麻省理工学院 概率规划、贝叶斯结构学习、大规模序列蒙特卡罗 本杰明·马林 , 马萨诸塞大学阿默斯特分校 概率模型、缺失数据、时间序列 拉胡尔·马祖姆德 , 麻省理工学院 数学优化、高维统计、稀疏性、Boosting、非参数统计、形状约束估计、决策树集成、压缩大型神经网络 乔竹梅 , 美国密歇根大学 从文本、网络和行为数据中学习，表示学习，互动学习 瓦哈卜镜尼 , 谷歌研究 机制设计与互联网经济学、算法博弈论、分布式优化、子模块优化、大规模图形挖掘 梅赫亚尔·莫赫里 , 美国纽约大学 学习理论（所有方面，包括拍卖、集合方法、结构化预测、时间序列、在线学习、游戏、自适应、学习内核、谱学习、排名、低阶近似） 乔里斯·穆伊 , 荷兰阿姆斯特丹大学 因果关系 萨扬·穆克吉 , 美国杜克大学； 莱比锡大学； 马克斯·普朗克科学数学研究所 贝叶斯、时间序列、几何、拓扑、深度学习 Gergely Neu公司 , 强化学习，学习理论，在线学习，强盗理论 Lam Nguyen先生 , IBM Research，托马斯·沃森研究中心 随机梯度算法，非凸优化，随机优化，凸优化 斯科特·尼库姆 , 马萨诸塞大学阿默斯特分校 人工智能安全、模拟学习、强化学习、机器人、人机交互 克里斯·奥茨 , 纽卡斯尔大学 贝叶斯计算、核方法、不确定性量化 弗朗西斯科·奥拉博纳 , 波士顿大学 在线凸优化，投注算法，无参数在线优化，随机优化 劳伦特·奥尔索 , Deepmind公司 强化学习，人工通用智能 黛比迪·帕蒂（Debdeep Pati） , 德克萨斯农工大学 高维贝叶斯理论与方法； 近似贝叶斯方法； 高维网络分析、图形模型、复杂形状的分层建模、点模式数据建模、实时跟踪算法 杰鹏 , 美国加州大学戴维斯分校 高维统计推断、图形模型、功能数据分析 维亚尼·珀切特 , ENSAE和Criteo AI实验室 强盗、在线学习、配对 亚历山大·普鲁蒂尔 , 瑞典皇家理工学院 强化学习、控制系统中的统计学习、土匪、集群和社区检测 马克西姆·拉金斯基 , 伊利诺伊大学香槟分校 深度学习理论、统计学习、优化、应用概率、测量集中、动力系统和控制 彼得·里查塔里克 , 阿卜杜拉国王科技大学 凸优化和非凸优化、随机零、一阶和二阶方法、分布式训练、联合学习、通信压缩、算子分裂、高效ML 洛伦佐·罗萨斯科 , 意大利热那亚大学和美国麻省理工学院 统计学习理论、优化、正则化、反问题 丹尼尔·罗伊 , 多伦多大学 泛化、学习理论、深度学习、pac-bayes、非参数贝叶斯、在线学习、非有效边界 西万·萨巴托 , 以色列本古里安大学 统计学习理论、主动学习、互动学习 鲁斯兰·萨拉库丁诺夫 , 卡内基梅隆大学 深度学习、概率图形模型和大规模优化。 约瑟夫·萨尔蒙 , 蒙彼利埃大学 高维统计、凸优化、众包 马克·肖纳 , INRIA Saclay，法国 随机优化、无导数优化、进化算法、算法配置/选择 菲莎 , 谷歌 概率建模、降维、科学机器学习、科学人工智能、NLP、计算机视觉 克里斯蒂安·谢尔顿 , 美国加州大学河滨分校 时间序列、时空过程、点过程 沈晓桐 , 美国明尼苏达大学 学习、图形模型、推荐 阿里·绍杰 , 华盛顿大学 高维统计； 统计学习； 图形模型； 网络分析 伊利亚·施皮策 , 约翰霍普金斯大学 因果推断、缺失数据、算法公平性、半参数统计 马赫迪·索塔诺尔科塔比 , 大卫·桑塔格 , 麻省理工学院 图形模型、近似推理、结构化预测、无监督学习、卫生保健应用 Bharath Sriperumbudur , 宾夕法尼亚州立大学 核心方法、正则化、函数和空间理论、统计学习理论、非参数估计和测试、函数数据分析、拓扑数据分析 埃里克·萨德思 , 美国加州大学欧文分校 贝叶斯非参数、图形模型、无监督学习、变分推理、蒙特卡罗方法、计算机视觉、信号和图像处理。 Csaba Szepesvari公司 , 加拿大阿尔伯塔大学 强化学习、顺序决策、学习理论 安布吉·特瓦里 , 美国密歇根大学 学习理论、在线学习、强盗问题、强化学习、优化、高维统计 金田 , 爱荷华州立大学 因果推理，贝叶斯网络，概率图形模型 伊万·蒂托夫 , 英国爱丁堡大学/荷兰阿姆斯特丹大学 自然语言处理、深度学习、结构化预测 Koji Tsuda公司 , 日本国家先进工业科学技术研究所。 垂直Jean-Philippe , 谷歌，法国 核心方法、计算生物学、统计学习理论 西尔维亚·维拉 , 意大利热那亚大学 优化，凸优化，一阶方法，正则化 曼弗雷德·沃穆特 , 谷歌研究 基利安·温伯格 , 美国康奈尔大学 深度学习、表征学习、排名、计算机视觉 马莎怀特 , 阿尔伯塔大学 强化学习、表征学习 克里斯·维金斯 , 哥伦比亚大学 计算生物学、伦理学、土匪 张志华 , 中国北京大学 贝叶斯分析与计算、数值代数与优化 周明远 , 德克萨斯大学奥斯汀分校 近似推理、贝叶斯方法、深层生成模型、离散数据分析 吉竹 , 密歇根大学安阿伯分校 网络数据分析、潜在变量模型、图形模型、高维数据、健康分析。
JMLR公司- MLOSS系统 编辑
亚历山大·格兰福特 , 元人工智能 . 监督学习，凸优化，稀疏方法，机器学习软件，在神经科学中的应用 塞巴斯蒂安·谢尔特 , 阿姆斯特丹大学和阿帕奇软件基金会 . 用于机器学习的数据管理； 数据质量； 关系数据准备。 华金·范肖伦 , 荷兰埃因霍温理工大学 . 自动机器学习、元学习、机器学习软件。 泽毅文 , 香港科技大学（广州） . 机器学习系统，自动机器学习，核心方法，决策树。 阿尔伯特·比费特 , 巴黎科技大学和怀卡托大学 . 人工智能、大数据科学和数据流机器学习。
JMLR评审委员会
埃布尔 、强化学习、规划、抽象 埃夫林·阿卡尔 ，矩阵/张量分解 马克西米利安·阿尔伯 、深度学习、语义分割、软件、归因方法/“可解释人工智能” 毛里西奥·阿尔瓦雷斯 、高斯过程、核方法、贝叶斯推理、物理启发机器学习、以数据为中心的工程 大卫·阿尔瓦雷兹·梅利斯 、最优运输、优化、无监督学习 克里斯·阿马托 、多智能体强化学习、部分可观察强化学习、多机器人系统 魏华安 、网络分析、因果推断、贝叶斯分析、实验 里卡·安东诺娃 、贝叶斯优化、强化学习、变分推理、机器人学习 迈克尔·阿贝尔 ，内核方法，深度学习 塞德里克·阿尔坎博 不确定性量化、近似推理、变分推理。 贝叶斯，优化，超参数优化，AutoML。 转移学习，持续学习。 负责任的人工智能。 埃里·阿里亚斯·卡斯特罗 、聚类、多维尺度、流形学习、假设检验、多重检验、非参数方法 尤西·阿杰瓦尼 、优化、下限、ReLU模型、对称性 拉曼阿罗拉 、随机优化、子空间学习、差异隐私、鲁棒对抗学习、算法正则化 Devansh Arpit公司 、深度学习、表示学习、优化、泛化 亚历山大·奥 、时间序列、高维统计、变化点 瓦列里·阿瓦内索夫 、学习理论、分布式学习、核方法、非参数和高维统计、引导 卡米亚尔·阿齐扎德涅谢利 、学习理论、强化学习、Bandit算法 罗希特·巴巴尔 、大规模多标签学习、极端分类、非平衡分类 Krishnakumar Balasubramanian语 、采样与随机优化、核方法、几何与拓扑数据分析、统计学习理论。 拉夫·巴西利 、差异隐私、统计学习理论、优化、随机梯度下降、泛化保证、自适应数据分析、信息理论 古斯塔沃·巴蒂斯塔 ，时间序列，数据流，类不平衡，嵌入式机器学习，量化 卡亨·巴曼赫利赫 、医疗保健ML、可解释性、弱监督学习、分离、医学成像、概率图形模型 丹尼斯·贝洛梅斯特尼 、MCMC、方差减少、反褶积问题、强化学习 托马斯·贝雷特 , 斯里纳德·博贾纳帕利 、优化、深度学习、变压器、非凸优化 Przemyslaw Biecek公司 、可解释人工智能、可解释机器学习、基于证据的机器学习、以人为中心的人工智能 迈克尔·贝尔 、学习矢量量化、基于原型的系统、学习的统计物理、生物医学应用 布兰卡德 、学习理论、核心方法、高维推理、多重测试、统计 马修·布隆德尔 ，结构化预测，可微规划，优化 奥马尔·博布罗斯基 几何和拓扑推理、概率建模、高斯过程 乔尔戈斯·博尔布达基斯 、特征选择、因果发现、自动机器学习、模型选择 盖·布雷斯勒 统计推断的复杂性，概率模型，随机图，应用概率 彼得·布贝尼克 ，拓扑数据分析，应用拓扑，应用代数，应用范畴理论 科迪·本坦 、社交媒体、文本挖掘、网络科学、多模式学习、信息检索 大卫·本斯 、时间序列学习、人类活动识别、新颖性检测、分布外检测、开集分类 戴安娜·蔡 ，贝叶斯非参数，概率建模，贝叶斯建模 伯拉克蛋糕 、近似贝叶斯推理、消息传递、变分推理 弗朗西斯科·玛丽亚·卡利斯托 、人机交互、健康信息学、乳腺癌、以用户为中心的设计、人工智能、医学成像 蒂莫西罐头 、分类、统计学习、高维数据、数据扰动技术、非参数方法 奥利维尔·卡普 、带宽算法、统计、信号处理 伊恩·卡迈克尔 、多视图数据、高维、统计 路易吉·卡拉蒂诺 ，核方法，大规模，正则化，优化 安东尼奥·卡瓦尔坎特·阿劳霍·内托 ，聚类，无监督学习，图形，密度估计 亚当·查尔斯 、信号处理、计算神经科学、字典学习、反褶积、压缩感知、逆问题、正则化、递归神经网络 普拉蒂克·乔达里 、深度学习、优化 程晨 、矩阵分解、优化、在线学习 陈坤（Kun Chen） 、综合统计学习、降维、低阶模型、稳健估计、大规模预测建模、医疗分析 陈杰（音译） ，图深度学习，高斯过程，核方法 陈士哲 、点过程、图形模型、神经科学、实验设计 陈元思 、领域适应、MCMC采样、优化、计算神经科学 陈建波 ，对抗性例子； 对抗鲁棒性； 模型解释； 可解释性 陈波（Bo Chen） 深度学习生成模型贝叶斯推理， 席晨 、高维统计、随机稳健优化、用于收益管理的机器学习、众包、选择建模 林晨（Lin Chen） 、优化、机器学习理论 威克特·切诺祝可夫 、因果模型、结构方程模型、治疗效果、分位数和分布方法、高维推理 西尔维娅·齐亚帕 、因果推理、近似贝叶斯推理、变分推理、ML公平性 崔光铉 、统计、网络数据分析、随机块模型 安德烈亚斯·克里斯特曼 、核方法、稳健统计、支持向量机 朱德林（Delin Chu） 、科学计算、数据降维、优化技术 卡洛·西利伯托 、核心方法、统计学习理论、结构化预测、元学习、多任务学习 纳达夫·科恩 、机器学习、深度学习、统计学习理论、张量分析、非凸优化 塔科·科恩 、深度学习、等方差、几何、数据压缩 洛林·克劳福德 ，深度学习，内核方法，可解释性，贝叶斯，计算生物学 Lehel Csat公司 、概率推断、高斯过程、非参数方法 崔一凡 、因果推理、统计学基础、抽样、统计机器学习、生存分析 詹姆斯·库森 、图形模型、关系学习 安迪·达尔 ，遗传学，方差分解，矩阵/张量因子分解，聚类 本代 、统计学习理论、排名、单词嵌入 戴晓武 、核方法、匹配市场、机制设计、高维统计、非参数推理、动态系统 安德烈亚斯·达米亚努 ，高斯过程，迁移学习 杰西·戴维斯 、关系学习、PU学习、运动分析、异常检测 凯西奥·德·坎波斯 ，概率电路，概率图形模型，不精确概率，可信度模型，计算复杂性，稳健性 克里斯·德萨 、优化、MCMC、流形、系统、并行、分布式、分散 埃内斯托·德维托 ，核方法，数学基础机器学习，再生核Hilbert空间 Krzysztof Dembczynski先生 、多标签分类、极端分类、大规模学习、学习理论、学习减少 卡洛·德拉莫 强化学习、深度学习、多任务学习 米查尔·德里金斯基（Michal Derezinski） ，随机线性代数，统计学习理论，行列式点过程 亚历克西斯·德鲁米尼 、高维线性回归、copula模型、核平滑 Paramveer Dhillon公司 、NLP、文本挖掘、矩阵分解、社会网络分析、计算社会科学 拉克斯曼·杜利帕拉 ，并行图算法，图嵌入，共享内存图算法，分布式图算法 托马斯·迪特里奇 , 埃德加·多布里班 、统计学习理论、素描、分布式学习、降维、深度学习数学 米歇尔·多尼尼 ，automl，公平性，内核方法 克里斯蒂安·唐纳 ，贝叶斯推理，高斯过程，变分推理，密度估计，非参数模型 《德京斗》 、语义数据挖掘、深度学习、信息提取、健康信息学 库马尔·阿维纳瓦·杜比 ，贝叶斯推断，问题回答，贝叶斯非参数，深度学习 塞巴斯蒂安·杜曼西奇 、统计关系学习、神经符号方法、归纳逻辑编程、程序归纳、概率编程 杰克邓恩 、优化、决策树、可解释性 Subhajit Dutta公司 , 大卫·杜维诺 ，深度学习，高斯过程，近似推理，微分方程 约纳森·埃夫罗尼 、强化学习、强盗、在线学习 杜米特鲁·尔汗 、深度学习、自我监督学习、无监督学习、领域适应、对象检测、模型理解 Shobeir Fakhraei公司 、图挖掘、图神经网络 周凡 ，随机矩阵，随机图，自由概率，高维渐近 马克斯·法雷尔 因果推理、非参数、深度学习、半参数， 莫兰·费尔德曼 、子模块最大化、流算法、在线算法、组合优化 杨峰 、机器学习、变量选择、社区检测 奥利维尔·费尔科克 ，优化，凸分析，坐标下降，原对偶方法 塔玛拉·费尔南德斯 、核方法、生存分析、高斯过程、非参数统计 马提亚斯·费勒 、自动机器学习、超参数优化、贝叶斯优化 阿伦·费希尔 、因果推理、可解释机器学习、可穿戴设备数据、矩阵分解 马达琳娜·菲特劳 、集成方法、深度学习、多模式学习、医学成像、健康应用 雷米·弗拉马里 ，最佳传输，域适配，优化 尼古拉斯·弗拉马利翁 ，优化 赛斯·弗拉克斯曼 、贝叶斯推理、核方法、高斯过程 迈克尔·福普 ，特征选择，图形模型，高维数据分析，基于模型的聚类和分类，统计网络分析 迪伦·福斯特 、强化学习、控制、上下文盗贼、在线学习、统计学习、优化、深度学习 乔丹·弗雷孔 、超参数优化、结构化稀疏性、多任务学习、优化、双层规划 罗伊·弗罗斯蒂格 ，统计学习理论，随机优化，可微规划 彼得亚·弗莱兹莱维奇（Piotr Fryzlewicz） 、时间序列、变化点和变化检测、高维推理、降维、小波、多尺度方法、统计学习、网络 查德·富尔顿 ，时间序列，贝叶斯分析，计量经济学 拉胡尔·克里希南 、深层生成模型、无监督学习、卫生保健应用、状态空间模型 徐高 、时间序列、深度学习、时空模型 Tingran Gao公司 、核方法、流形学习、拓扑数据分析 超高 、稳健统计、高维统计、贝叶斯理论、网络分析 Jochen Garcke公司 、核方法、流形学习、可解释性、高维近似、不确定性量化、数值模拟 罗曼·加内特 、高斯过程、贝叶斯优化、主动学习 达米安·加罗 、可解释性、统计学习理论、核心方法 赛义德·加迪米 ，非凸优化，基于随机梯度的算法，样本复杂性 阿西什·戈沙尔 、统计学习理论、因果推理、图形模型 加泰尔·吉德尔 、优化、深度学习理论、博弈论 彼得·吉斯伯斯 ，AutoML，元学习 奥利维尔·古德特 、因果关系、元启发式 罗伯特·高尔 ，随机优化，素描，随机数值线性代数，线性代数，拟纽顿方法，SGD，随机梯度下降 纳文·戈亚尔 深度学习学习理论， 罗杰·格罗斯 、神经网络优化、贝叶斯深度学习、超参数自适应 斯特芬·格鲁内瓦尔德 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JMLR咨询委员会
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顺伊池阿玛里 日本里根脑科学研究所 -
安德鲁·巴托 美国马萨诸塞大学阿默斯特分校 -
托马斯·迪特里奇 ，美国俄勒冈州立大学 -
杰罗姆·弗里德曼 美国斯坦福大学 -
斯图亚特·杰曼 ，美国布朗大学 -
杰弗里·希尔顿 加拿大多伦多大学 -
迈克尔·乔丹 美国加州大学伯克利分校 -
莱斯利·帕克·卡尔布林 美国麻省理工学院 -
迈克尔·卡恩斯 美国宾夕法尼亚大学 -
史蒂文·明顿 ，InferLink，美国 -
米切尔 ，美国卡耐基梅隆大学 -
斯蒂芬·马格尔顿 英国伦敦帝国理工学院 -
凯文·墨菲 ，谷歌，美国 -
托马索·波吉奥 美国麻省理工学院 -
罗斯·昆兰 ，Rulequest Research Pty Ltd，澳大利亚 -
斯图尔特·罗素 美国加州大学伯克利分校 -
劳伦斯·索尔 美国加州大学圣地亚哥分校 -
伯恩哈德·舍尔科夫 马克斯·普朗克智能研究所 Systems，德国 -
特伦斯·塞诺夫斯基 美国索尔克生物研究所 -
理查德·萨顿 加拿大阿尔伯塔大学 -
莱斯利·瓦伦特 美国哈佛大学