TMLR

Adaptive Conformal Prediction for Quantum Machine Learning

适应性符合预测用于量子机器学习

Douglas Spencer, Samual Nicholls, Michele Caprio

机构 * Mathematical Institute, University of Oxford（牛津大学数学研究所） ； Department of Computer Science, The University of Manchester（曼彻斯特大学计算机科学系） 纠错

AI总结 本文提出适应性量子符合预测算法，解决量子处理器时间变化噪声对符合保证的影响，通过重复校准保持有效性，实验证明其在IBM量子处理器上的稳定性和覆盖率。

Comments Accepted at TMLR 05/2026. 27 pages, 5 figures

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, May 2026, ISSN 2835-8856

When Does Sparse MoE Help in Vision? The Role of Backbone Compute Leverage in Sparse Routing

何时稀疏MoE在视觉中起作用？背骨计算利用在稀疏路由中的作用

Libo Sun, Po-wei Harn, Peixiong He, Xiao Qin

机构 * Department of Computer Science and Software Engineering（计算机科学与软件工程系） ； Auburn University（阿伯拉罕大学） ； Department of Information Management（信息管理系） ； National Central University（国立中央大学） 纠错

AI总结 研究稀疏top-k路由在视觉分类中的有效性，发现计算利用模式，指出背骨架构和多专家路由对性能的影响，通过实验验证关键因素。

Comments 24 pages (main + appendix), 8 figures, 18 tables. Under review at TMLR. Code and aggregate results: https://github.com/libophd/sparse-moe-vision-rho

AIMing for Standardised Explainability Evaluation in GNNs: A Framework and Case Study on Graph Kernel Networks

面向图神经网络解释性评估标准化的框架：图核网络的框架与案例研究

Magdalena Proszewska, N. Siddharth

机构 * School of Informatics, University of Edinburgh（爱丁堡大学信息学院） 纠错

AI总结 本文提出AIM框架，用于评估图神经网络的解释性，通过实例级和模型级解释提升解释性评估的全面性，并以图核网络为例展示改进模型xGKN的开发。

Comments 19 pages, 4 figures, 8 tables

Journal ref Transactions on Machine Learning Research (TMLR). ISSN 2835-8856 (2026)