Вопрос или проблема
Я хотел бы знать, какой журнал является подходящей площадкой для результатов, описанных ниже.
Недавно я наткнулся на конкретный алгоритм обучения нейронных сетей. Алгоритм основан на результате из матричного анализа. Я нашел простое доказательство этого результата, хотя существующие доказательства очень громоздки, хотя и не очень сложны.
Я должен сказать, что результат/доказательство не очень математически важно, но может быть интересно сообществу машинного обучения, так как оно используется в нескольких алгоритмах.
Я хотел бы представить (и, надеюсь, опубликовать) доказательство. Поскольку доказательство довольно короткое, я считаю, что журналы в формате заметки/письма будут предпочтительными. Пожалуйста, дайте мне знать, какие журналы будут подходящими площадками.
Спасибо.
Как упоминалось в комментариях, большинство исследований в области машинного обучения распространяется через конференции, три лучших из которых – NeurIPS, ICML, ICLR (это субъективное мнение).
Но, конечно, журналы существуют и могут быть более подходящими для некоторых типов публикаций. На мой (снова субъективный) взгляд, хорошими вариантами являются JMLR и JAIR.
В вашем конкретном случае, возможно, я бы порекомендовал другой журнал, с которым у меня нет опыта, но который, похоже, подходит для типа публикации, который вы имеете в виду: TMLR. Он сосредоточен на коротких статьях и технической корректности, при этом сохраняя высокие стандарты качества и корректный, быстрый и даже двойной слепой процесс рецензирования.
Ответ или решение
Вопрос о том, где опубликовать доказательство математического результата, относящегося к нейронным сетям, поднимает ряд факторов, которые необходимо учитывать для выбора подходящего журнала. Ваша ситуация требует наличия журнала, выступающего хранилищем коротких статей, которые могут быть интересны, но не являются значительными с точки зрения математической важности.
1. Рассмотрение целевой аудитории
Ваше доказательство, основанное на результатах матричного анализа, может быть полезным для исследователей в области машиностроения, которые не хотят тратить время на сложные и утомительные доказательства. Поэтому ваш выбор должен быть ориентирован на журналы, которые принимают во внимание публикации, связанные с практическими аспектами алгоритмов машинного обучения.
2. Рекомендуемые журналы
Вот несколько журналов, которые могут подойти для вашей работы:
-
Journal of Machine Learning Research (JMLR): Этот журнал признан в области машинного обучения и предоставляет балансы между теорией и практикой. JMLR принимает разные форматы статей, включая короткие заметки, что делает его хорошим выбором для ваших целей.
-
Artificial Intelligence Research (JAIR): JAIR также является высококлассным журналом для публикации исследований в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Он допускает разнообразные статьи и обеспечивает качественный процесс рецензирования.
-
Transactions on Machine Learning Research (TMLR): Этот журнал действительно ориентирован на краткие исследования. Он подчеркивает техническую корректность и обеспечивает быстрый рецензионный процесс, что делает его отличным вариантом для публикации вашего доказательства. Поскольку вы обозначили ваш труд как краткий и целенаправленный, TMLR будет наиболее соответствующим выбором.
3. Альтернативные платформы
Кроме журналов, стоит учитывать, что многие исследователи в области машинного обучения также публикуют свои работы на крупных конференциях, таких как NeurIPS, ICML и ICLR. Хотя ваше доказательство может не подходить для формата конференций, стоит обдумать возможность представления его как работы на семинаре или в рамках специальной сессии, где могут быть обсуждены краткие сообщения.
Заключение
Выбор правого издания для публикации вашей работы — это важный шаг, который может повлиять на то, насколько широко будет распространена ваша находка. Рассмотрите возможности JMLR, JAIR и TMLR для публикации вашего доказательства. Эти журналы готовы принять краткие, но значимые исследования, что делает их идеальными для вашего случая. Помните, что процесс рецензирования и репутация издания также играют важную роль в достижении ваших целей по распространению знаний.
Если у вас возникнут дополнительные вопросы или вам понадобится помощь с написанием статьи, не стесняйтесь обращаться за рекомендациями или помощью. Удачи вам в ваших научных начинаниях!