TMLR

Schauder Bases for $C[0, 1]$ Using ReLU, Softplus and Two Sigmoidal Functions

使用ReLU、Softplus和两个Sigmoidal函数构造$C[0, 1]$的Schauder基

Anand Ganesh, Babhrubahan Bose, Anand Rajagopalan

AI总结 本文提出使用ReLU、Softplus及Sigmoidal版本构造$C[0,1]$的Schauder基，并改进了相关函数的逼近性质。

Comments 13 pages, 4 figures

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, November 2025

B-cos LM: Efficiently Transforming Pre-trained Language Models for Improved Explainability

B-cos LM：高效地将预训练语言模型转换以提高可解释性

Yifan Wang, Sukrut Rao, Ji-Ung Lee, Mayank Jobanputra, Vera Demberg

机构 * Saarland University（萨尔兰大学） ； Max Planck Institute for Informatics（马克斯·普朗克信息研究所） ； Saarland Informatics Campus（萨尔兰计算机科学校区） 纠错

AI总结 本文提出B-cos LM，通过结合B-cos转换和任务微调，提高预训练语言模型的可解释性与效率。

Comments TMLR 12/2025

Oscillations Make Neural Networks Robust to Quantization

振荡使神经网络对量化具有鲁棒性

Jonathan Wenshøj, Bob Pepin, Raghavendra Selvan

机构 * Department of Computer Science, University of Copenhagen（计算机科学系，哥本哈根大学） 纠错

AI总结 本研究通过引入振荡正则化器，证明在QAT中振荡有助于提升模型在量化后的性能。

Comments Accepted to Transactions on Machine Learning Research (TMLR, 2025). Published version https://openreview.net/forum?id=bPwcJ0nkDC

Journal ref TMLR, 2835-8856, 2025