TMLR

Covariance Density Neural Networks

协方差密度神经网络

Om Roy, Yashar Moshfeghi, Keith Smith

机构 * Computer and Information Sciences, University of Strathclyde（斯特拉思克莱德大学计算机与信息科学系） 纠错

AI总结 本文提出协方差密度神经网络，通过构建密度矩阵提升模型性能，增强鲁棒性并实现更好的泛化能力，在脑机接口任务中表现优异。

Journal ref Transactions on Machine Learning Research (TMLR) 03/2026 issn=2835-8856

Neural ODE and SDE Models for Adaptation and Planning in Model-Based Reinforcement Learning

神经ODE和SDE模型用于基于模型的强化学习中的适应与规划

Chao Han, Stefanos Ioannou, Luca Manneschi, T. J. Hayward, Michael Mangan, Aditya Gilra, Eleni Vasilaki

机构 * School of Computer Science, The University of Sheffield, UK（谢菲尔德大学计算机科学学院，英国） ； Cancer Research UK National Biomarker Centre, The University of Manchester, UK（英国曼彻斯特大学癌症研究UK国家生物标志物中心） ； School of Chemical, Materials and Biological Engineering, The University of Sheffield, UK（谢菲尔德大学化学、材料和生物工程学院，英国） ； Machine Learning group, Centrum Wiskunde & Informatica, Amsterdam, Netherlands（荷兰阿姆斯特丹Centrum Wiskunde & Informatica机器学习组） ； Institute for Ecological Economics, Vienna University of Economics and Business, Austria（奥地利维也纳经济与商业大学生态经济研究所） 纠错

AI总结 本文利用神经ODE和SDE建模随机动力学，通过实验展示SDE在复杂场景中提升策略样本效率的效果，并引入隐式SDE模型应对部分可观测性问题。

Journal ref Transactions on Machine Learning Research (10/2025)

Extracting and Following Paths for Robust Relational Reasoning with Large Language Models

基于大语言模型的稳健关系推理路径提取与追踪

Ge Zhang, Mohammad Ali Alomrani, Hongjian Gu, Jiaming Zhou, Yaochen Hu, Bin Wang, Qun Liu, Mark Coates, Yingxue Zhang, Jianye Hao

机构 * Huawei Technologies Canada（华为技术加拿大公司） ； Huawei Technologies（华为技术） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Mila - Québec AI Institute（魁北克人工智能研究所） 纠错

AI总结 本文提出Path-of-Thoughts框架，通过图提取、路径识别和推理三个阶段解决关系推理问题，在四个数据集上超越现有方法，无需微调或大量LLM调用，且对LLM提取错误和输入模糊更具鲁棒性。

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, 2026