A NeurIPS Europe találkozó
Bayesi mély tanulás

Együtt szerveződik az ELLIS-szel

találkozó

Részvételi felhívás és poszterbemutatók

Idén a BDL workshop új formát öltött, és NeurIPS európai eseményként kerül megrendezésre, az ELLIS programmal a Robustness in ML témában. Az esemény virtuális lesz, a Gather.Town-ban kerül megrendezésre (a linket a regisztrált résztvevők kapják), ütemtervvel és közösségi oldalakkal, az európai időzónák befogadására. A résztvevőket bárki várja a világ minden tájáról. A Bayesian Deep Learning NeurIPS Europe találkozójára nincs szükség fizetett regisztrációra, és az esemény mindenki számára nyitva áll. Ha részt akar venni a megbeszéléseken és részt kíván venni a collect.town webhelyen, kérjük, regisztráljon itt: Regisztráció .

Frissítés [28/11]: Néhány kérdést kaptunk a benyújtási folyamatról:

  • A közösségi oldalak célja, hogy platformot hirdessenek munkájáról kollégáiknak
  • Így a korábbi évektől eltérően idén is ösztönözzük a másutt benyújtott/bemutatott munkát
  • A benyújtási folyamat egyszerű és csak plakátra van szükség (azaz nincs szükség teljes papír elkészítésére)
  • A a poszter határideje meghosszabbodott 6/12-ig

Felkérjük a kutatókat, hogy nyújtsanak be posztereket bemutatásra a közösségi oldalakon. A korábbi évektől eltérően, ebben az évben örömmel fogadhat olyan kutatásokat, amelyek korábban már megjelentek egy folyóiratban, műhelyben vagy konferencián (ideértve a NeurIPS 2020 konferenciát és az AABI-t is), mivel a poszter előadásának célja, hogy megbeszélések platformja legyen, és hirdesse munkáját kollégáival.

A beküldött plakátok lehetnek az alábbi területek bármelyike:

  • Bizonytalanság a mély tanulásban,
  • a bayesi mélytanulás alkalmazásai,
  • valószínűségi mély modellek (például a bayesi ideghálózatok kiterjesztése és alkalmazása),
  • mély valószínűségi modellek (például hierarchikus Bayesi modellek és alkalmazásuk),
  • mély generatív modellek (például variációs autoencoderek),
  • alternatív megközelítések a mély tanulás bizonytalanságához (beleértve a mély együtteseket és az ad hoc eszközöket),
  • elemzés a Bayes-i mély tanulás eszközeinek megértéséhez,
  • gyakorlati hozzávetőleges következtetési technikák a Bayes-i mély tanulásban,
  • összefüggések a mély tanulás és a Gauss-folyamatok között,
  • vagy az alábbi témák bármelyike.

A beadványt PDF formátumú poszter formájában kell elkészíteni (1 oldalas, legfeljebb 5 MB méretű fekvő tájolású PDF). A résztvevőknek csak rendszeres számítógép-képernyőjük lesz, hogy teljes egészükben lássák őket, ezért kérjük, ne tolongják túl a plakátot. A címnek a poszter tetején kell lennie, és nagy betűkészleteket kell használnia, mivel ez jelenik meg a résztvevőknek, amikor a poszteréhez közelednek. Lásd a képernyőképet itt. A beküldés során a szerzőneveket nem kell névtelenné tenni. Könnyű szerkesztői felülvizsgálatot végeznek, és csak azokat a plakátokat utasítják el, amelyek nem relevánsak a közösség számára.