TMLR

Provable Robustness of (Graph) Neural Networks Against Data Poisoning and Backdoor Attacks

Lukas Gosch, Mahalakshmi Sabanayagam, Debarghya Ghoshdastidar, Stephan Günnemann

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Munich Data Science Institute（慕尼黑数据科学研究所） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心（MCML）） ； School of Computation, Information and Technology（计算、信息与技术学院） 纠错

Comments Published in TMLR. Best Paper Award at the AdvML-Frontiers @ NeurIPS 2024 workshop. Code available at https://github.com/saper0/qpcert

Gaussian Loss Smoothing Enables Certified Training with Tight Convex Relaxations

Stefan Balauca, Mark Niklas Müller, Yuhao Mao, Maximilian Baader, Marc Fischer, Martin Vechev

Comments Accepted for publication in TMLR 07/2025

Exploring and Improving Initialization for Deep Graph Neural Networks: A Signal Propagation Perspective

Senmiao Wang, Yupeng Chen, Yushun Zhang, Ruoyu Sun, Tian Ding

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China（香港中文大学（深圳）） ； Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳大数据研究院） ； Shenzhen International Center for Industrial and Applied Mathematics（深圳国际工业与应用数学中心） 纠错

Comments Published in TMLR (2025)

State-Constrained Offline Reinforcement Learning

Charles A. Hepburn, Yue Jin, Giovanni Montana

机构 * Mathematics Institute, University of Warwick（沃里克大学数学研究所） ； Warwick Manufacturing Group, University of Warwick（沃里克大学制造集团） ； Department of Statistics, University of Warwick（沃里克大学统计系） ； Alan Turing Institute, London, UK（艾伦·图灵研究所） 纠错

Journal ref Transactions on Machine Learning Research (05/2025)

A Survey on Future Frame Synthesis: Bridging Deterministic and Generative Approaches

Ruibo Ming, Zhewei Huang, Jingwei Wu, Zhuoxuan Ju, Daxin Jiang, Jianming Hu, Lihui Peng, Shuchang Zhou

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； StepFun ； Peking University（北京大学） ； Megvii Technology（旷视科技） 纠错

Comments TMLR 2025/07

Synthesizing world models for bilevel planning

Zergham Ahmed, Joshua B. Tenenbaum, Christopher J. Bates, Samuel J. Gershman

Comments Accepted to TMLR

Personalization of Large Language Models: A Survey

Zhehao Zhang, Ryan A. Rossi, Branislav Kveton, Yijia Shao, Diyi Yang, Hamed Zamani, Franck Dernoncourt, Joe Barrow, Tong Yu, Sungchul Kim, Ruiyi Zhang, Jiuxiang Gu, Tyler Derr, Hongjie Chen, Junda Wu, Xiang Chen, Zichao Wang, Subrata Mitra, Nedim Lipka, Nesreen Ahmed, Yu Wang

机构 * Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Adobe Research（Adobe研究） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Pattern Data ； Vanderbilt University（范德比尔特大学） ； Dolby Research（Dolby研究） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Cisco Research（思科研究） ； University of Oregon（俄勒冈大学） 纠错

Comments Accepted at the Transactions on Machine Learning Research (TMLR) journal

Task Arithmetic Through The Lens Of One-Shot Federated Learning

Zhixu Silvia Tao, Ian Mason, Sanjeev Kulkarni, Xavier Boix

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Fujitsu Research of America（富士通美国研究部） ； Operations Research and Financial Engineering（运筹学与金融工程） ； Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程） 纠错

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research

No $D_{\text{train}}$: Model-Agnostic Counterfactual Explanations Using Reinforcement Learning

Xiangyu Sun, Raquel Aoki, Kevin H. Wilson

机构 * RBC Borealis（RBC 威尔士） 纠错

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (TMLR 2025)

A Comprehensive Survey of Contamination Detection Methods in Large Language Models

Mathieu Ravaut, Bosheng Ding, Fangkai Jiao, Hailin Chen, Xingxuan Li, Ruochen Zhao, Chengwei Qin, Caiming Xiong, Shafiq Joty

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Institute of Infocomm Research (I2R), A*STAR（信息通信研究所（I2R），A*STAR） ； Salesforce Research（Salesforce研究） 纠错

Comments Accepted by TMLR in July 2025. 18 pages, 1 figure, 3 tables

Theoretical Learning Performance of Graph Neural Networks: The Impact of Jumping Connections and Layer-wise Sparsification

Jiawei Sun, Hongkang Li, Meng Wang

机构 * Department of Electrical, Computer, and Systems Engineering（电气、计算机与系统工程系） ； Rensselaer Polytechnic Institute（伦塞拉尔理工大学） ； Department of Electrical and Systems Engineering（电气与系统工程系） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

Comments TMLR

MAMUT: A Novel Framework for Modifying Mathematical Formulas for the Generation of Specialized Datasets for Language Model Training

Jonathan Drechsel, Anja Reusch, Steffen Herbold

机构 * Faculty of Computer Science and Mathematics, University of Passau, Germany（计算机科学与数学学院，帕绍大学） ； Taub Faculty for Computer Science, Technion - Israel Institute of Technology, Israel（计算机科学系，技术ion-以色列理工学院） 纠错

Journal ref Transactions on Machine Learning Research (06/2025)

Unsupervised Anomaly Detection through Mass Repulsing Optimal Transport

Eduardo Fernandes Montesuma, Adel El Habazi, Fred Ngole Mboula

机构 * CEA, List Université Paris-Saclay（CEA、List 巴黎-萨克雷大学） 纠错

Comments 19 pages, 14 figures, 4 tables, accepted at the Transactions on Machine Learning Research

Relative Phase Equivariant Deep Neural Systems for Physical Layer Communications

Arwin Gansekoele, Sandjai Bhulai, Mark Hoogendoorn, Rob van der Mei

Comments Published at TMLR (https://openreview.net/forum?id=vttqWoSJIW)

Optimal Transport for Domain Adaptation through Gaussian Mixture Models

Eduardo Fernandes Montesuma, Fred Maurice Ngolè Mboula, Antoine Souloumiac

机构 * Université Paris-Saclay, CEA, List（巴黎-萨克雷大学、CEA、List） 纠错

Comments 29 pages, 9 figures, 8 tables, accepted at Transactions on Machine Learning Research. Code available at: https://github.com/eddardd/gmm-otda/

Learning Federated Neural Graph Databases for Answering Complex Queries from Distributed Knowledge Graphs

Qi Hu, Weifeng Jiang, Haoran Li, Zihao Wang, Jiaxin Bai, Qianren Mao, Yangqiu Song, Lixin Fan, Jianxin Li

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） ； WeBank ； Beihang University（北航大学） 纠错

Comments Accepted by TMLR. Reviewed on OpenReview: https://openreview.net/forum?id=3K1LRetR6Y

Where to Intervene: Action Selection in Deep Reinforcement Learning

Wenbo Zhang, Hengrui Cai

机构 * University of California, Irvine（加州大学欧文分校） 纠错

Comments Accepted by Transactions on Machine Learning Research (TMLR)

Towards Efficient Contrastive PAC Learning

Jie Shen

机构 * Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） 纠错

Comments accepted to Transactions on Machine Learning Research

Fully Automatic Neural Network Reduction for Formal Verification

Tobias Ladner, Matthias Althoff

Comments published at Transactions on Machine Learning Research (TMLR) 2025

Selective Prediction via Training Dynamics

Stephan Rabanser, Anvith Thudi, Kimia Hamidieh, Adam Dziedzic, Israfil Bahceci, Akram Bin Sediq, Hamza Sokun, Nicolas Papernot

机构 * University of Toronto & Vector Institute（多伦多大学及向量研究所） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； CISPA Helmholtz Center for Information Security（CISPA海德堡信息安全中心） ； Ericsson（爱立信） 纠错

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (TMLR)

SURE-VQA: Systematic Understanding of Robustness Evaluation in Medical VQA Tasks

Kim-Celine Kahl, Selen Erkan, Jeremias Traub, Carsten T. Lüth, Klaus Maier-Hein, Lena Maier-Hein, Paul F. Jaeger

机构 * German Cancer Research Center (DKFZ) Heidelberg, Division of Medical Image Computing（德国癌症研究中心（DKFZ）海德堡，医学影像计算部门） ； Helmholtz Imaging, German Cancer Research Center (DKFZ), Heidelberg, Germany（海德堡影像技术，德国癌症研究中心（DKFZ），海德堡，德国） ； Faculty of Mathematics and Computer Science, University of Heidelberg, Germany（海德堡大学数学与计算机科学学院，德国） ； German Cancer Research Center (DKFZ) Heidelberg, Division of Intelligent Medical Systems（德国癌症研究中心（DKFZ）海德堡，智能医学系统部门） ； German Cancer Research Center (DKFZ) Heidelberg, Interactive Machine Learning Group（德国癌症研究中心（DKFZ）海德堡，交互式机器学习小组） ； Pattern Analysis and Learning Group, Department of Radiation Oncology, Heidelberg University Hospital, Germany（放射肿瘤科，海德堡大学医院模式分析与学习小组，德国） ； National Center for Tumor Diseases (NCT) Heidelberg, Germany（海德堡国家肿瘤疾病中心（NCT），德国） 纠错

Comments TMLR 07/2025

A Baseline Method for Removing Invisible Image Watermarks using Deep Image Prior

Hengyue Liang, Taihui Li, Ju Sun

机构 * Electrical and Computer Engineering University of Minnesota, Twin Cities（电气与计算机工程大学明尼苏达大学，双城分校） ； Computer Science and Engineering University of Minnesota, Twin Cities（计算机科学与工程大学明尼苏达大学，双城分校） 纠错

Comments Pulished in Transaction of Machine Learning Research (TMLR): https://openreview.net/forum?id=g85Vxlrq0O

Learned-Database Systems Security

Roei Schuster, Jin Peng Zhou, Thorsten Eisenhofer, Paul Grubbs, Nicolas Papernot

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

Comments Accepted at TMLR

Towards Undistillable Models by Minimizing Conditional Mutual Information

Linfeng Ye, Shayan Mohajer Hamidi, En-hui Yang

机构 * Edward S. Rogers Sr. Department of Electrical and Computer Engineering University of Toronto（多伦多大学电气与计算机工程系） ； Department of Electrical Engineering Stanford University（斯坦福大学电气工程系） ； Department of Electrical and Computer Engineering University of Waterloo（滑铁卢大学电气与计算机工程系） 纠错

Comments 27 pages, 6 figures, Transactions on Machine Learning Research

Large Language Model Confidence Estimation via Black-Box Access

Tejaswini Pedapati, Amit Dhurandhar, Soumya Ghosh, Soham Dan, Prasanna Sattigeri

机构 * IBM Research Yorktown Heights（IBM研究院纽约高地分部） ； IBM Research（IBM研究院） ； MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森人工智能实验室） ； Microsoft New York（微软纽约分公司） 纠错

Comments Accepted to TMLR 2025

On the Generalizability of "Competition of Mechanisms: Tracing How Language Models Handle Facts and Counterfactuals"

Asen Dotsinski, Udit Thakur, Marko Ivanov, Mohammad Hafeez Khan, Maria Heuss

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

Comments 22 pages, 25 figures. For an interactive dashboard with all figures, see https://comp-mech-generalizability.streamlit.app/ . For the accompanying code, see https://github.com/asendotsinski/comp-mech-generalizability . To be published in proceedings of the 2025 Machine Learning Reproducibility Challenge

Journal ref TMLR (2835-8856) 2025

Cluster and Predict Latent Patches for Improved Masked Image Modeling

Timothée Darcet, Federico Baldassarre, Maxime Oquab, Julien Mairal, Piotr Bojanowski

机构 * Meta FAIR ； Univ. Grenoble Alpes（格勒诺布尔阿尔卑斯大学） ； Inria（法国国家信息与自动化技术研究院） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； Grenoble INP（格勒诺布尔研究所） ； LJK（实验室） 纠错

Comments 26 pages, 14 figures, accepted in TMLR 2025

Interpretable LLM-based Table Question Answering

Giang Nguyen, Ivan Brugere, Shubham Sharma, Sanjay Kariyappa, Anh Totti Nguyen, Freddy Lecue

机构 * Auburn University（阿伯拉姆大学） ； J.P. Morgan（摩根大通） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (TMLR) in 06/2025. Reviews at: https://openreview.net/forum?id=2eTsZBoU2W

Graph Fourier Neural ODEs: Modeling Spatial-temporal Multi-scales in Molecular Dynamics

Fang Sun, Zijie Huang, Haixin Wang, Huacong Tang, Xiao Luo, Wei Wang, Yizhou Sun

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (06/2025)

Harnessing Shared Relations via Multimodal Mixup Contrastive Learning for Multimodal Classification

Raja Kumar, Raghav Singhal, Pranamya Kulkarni, Deval Mehta, Kshitij Jadhav

机构 * Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院班加罗尔） ； AIM for Health Lab, Department of Data Science & AI, Monash University（AIM健康实验室，数据科学与人工智能系，莫纳什大学） 纠错

Comments Transactions on Machine Learning Research (TMLR). Raja Kumar and Raghav Singhal contributed equally to this work