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• 2020 Poster: Finite Versus Infinite Neural Networks: an Empirical Study »
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• 2020 Poster: Your GAN is Secretly an Energy-based Model and You Should Use Discriminator Driven Latent Sampling »
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• 2019 : Lunch Break and Posters »
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• 2019 : Poster Session »
  Jonathan Scarlett · Piotr Indyk · Ali Vakilian · Adrian Weller · Partha P Mitra · Benjamin Aubin · Bruno Loureiro · Florent Krzakala · Lenka Zdeborová · Kristina Monakhova · Joshua Yurtsever · Laura Waller · Hendrik Sommerhoff · Michael Moeller · Rushil Anirudh · Shuang Qiu · Xiaohan Wei · Zhuoran Yang · Jayaraman Thiagarajan · Salman Asif · Michael Gillhofer · Johannes Brandstetter · Sepp Hochreiter · Felix Petersen · Dhruv Patel · Assad Oberai · Akshay Kamath · Sushrut Karmalkar · Eric Price · Ali Ahmed · Zahra Kadkhodaie · Sreyas Mohan · Eero Simoncelli · Carlos Fernandez-Granda · Oscar Leong · Wesam Sakla · Rebecca Willett · Stephan Hoyer · Jascha Sohl-Dickstein · Sam Greydanus · Gauri Jagatap · Chinmay Hegde · Michael Kellman · Jonathan Tamir · Nouamane Laanait · Ousmane Dia · Mirco Ravanelli · Jonathan Binas · Negar Rostamzadeh · Shirin Jalali · Tiantian Fang · Alex Schwing · Sébastien Lachapelle · Philippe Brouillard · Tristan Deleu · Simon Lacoste-Julien · Stella Yu · Arya Mazumdar · Ankit Singh Rawat · Yue Zhao · Jianshu Chen · Xiaoyang Li · Hubert Ramsauer · Gabrio Rizzuti · Nikolaos Mitsakos · Dingzhou Cao · Thomas Strohmer · Yang Li · Pei Peng · Gregory Ongie
• 2019 : Neural Reparameterization Improves Structural Optimization »
  Stephan Hoyer · Jascha Sohl-Dickstein · Sam Greydanus
• 2019 Poster: Wide Neural Networks of Any Depth Evolve as Linear Models Under Gradient Descent »
  Jaehoon Lee · Lechao Xiao · Samuel Schoenholz · Yasaman Bahri · Roman Novak · Jascha Sohl-Dickstein · Jeffrey Pennington
• 2019 Poster: Invertible Convolutional Flow »
  Mahdi Karami · Dale Schuurmans · Jascha Sohl-Dickstein · Laurent Dinh · Daniel Duckworth
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• 2018 Poster: PCA of high dimensional random walks with comparison to neural network training »
  Joseph Antognini · Jascha Sohl-Dickstein
• 2018 Poster: Adversarial Examples that Fool both Computer Vision and Time-Limited Humans »
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• 2017 Poster: REBAR: Low-variance, unbiased gradient estimates for discrete latent variable models »
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• 2017 Poster: SVCCA: Singular Vector Canonical Correlation Analysis for Deep Learning Dynamics and Interpretability »
  Maithra Raghu · Justin Gilmer · Jason Yosinski · Jascha Sohl-Dickstein
• 2016 : From Brains to Bits and Back Again »
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• 2016 Workshop: Brains and Bits: Neuroscience meets Machine Learning »
  Alyson Fletcher · Eva Dyer · Jascha Sohl-Dickstein · Joshua T Vogelstein · Konrad Koerding · Jakob H Macke
• 2016 Poster: Exponential expressivity in deep neural networks through transient chaos »
  Ben Poole · Subhaneil Lahiri · Maithra Raghu · Jascha Sohl-Dickstein · Surya Ganguli
• 2015 Workshop: Statistical Methods for Understanding Neural Systems »
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• 2015 Poster: Deep Knowledge Tracing »
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• 2012 Poster: Training sparse natural image models with a fast Gibbs sampler of an extended state space »
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