机器学习研究汇刊
机器学习研究事务（TMLR）是传播机器学习研究的新场所，旨在补充JMLR，同时支持不断增长的ML社区的未满足需求。TMLR强调技术正确性而非主观意义，以确保我们促进对主流场所尚未接受但未来可能重要的主题进行科学讨论。TMLR迎合了通常提交给会议的较短格式手稿，提供了快速周转和双盲审查。我们采用滚动提交流程、缩短审查周期、灵活的时间安排和可变的稿件长度，以实现作者、审稿人、编辑和读者之间的深度和持续互动。这使得每一篇已发表的文章都具有较高的质量和严谨性。TMLR不接受与之前出版的作品有任何重叠的提交文件。TMLR通过主持审查过程，最大限度地提高了公开性和透明度OpenReview（打开审阅）.
有关TMLR的更多信息，请参阅以下内容演示在NeurIPS 2021注册前研讨会上给出：
新闻
总编辑
TMLR的代理和创始主编是雨果·拉罗谢尔（谷歌DeepMind，Mila），奈拉·默里（元），Kyunghyun Cho（赵京贤）（纽约大学基因技术学院）和乔塔姆·卡马特（滑铁卢大学）。TMLR的总编辑是保罗·维科尔（谷歌DeepMind），接替创始总编辑费比安·佩德雷戈萨（谷歌DeepMind）。TMLR和主编的目标是支持机器学习社区不断发展的需求。我们欢迎您通过电子邮件提供反馈和意见：tmlr@jmlr.org.
审查和出版
我们使用审查和发布系统OpenReview（打开审阅）公开透明。参见作者指南在这里，或直接前往OpenReview（打开审阅）开始提交。TMLR以电子方式发布，国际标准序列号（ISSN）2835-8856。
咨询委员会成员
TMLR的成立咨询委员会由九名专家组成，他们在创建、维护和改进学术出版物场所、会议和机器学习、人工智能和邻近领域的研讨会。
约书亚本吉奥：米拉。
安得烈麦卡卢姆：马萨诸塞大学阿默斯特分校。
沙基尔默罕默德：DeepMind。
伯恩哈德舍尔科夫：马克斯·普朗克智能系统研究所。
纳塔利Schluter公司：哥本哈根IT大学。
康拉德科瑞丁：宾夕法尼亚大学。
莉莲李：康奈尔大学。
德维帕里克：脸书和乔治亚科技。
亚历山德拉卓尔德科娃：卡内基梅隆大学。
赞助商
TMLR得到了我们慷慨的赞助商的支持：
