<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style=""><div class="gmail_default" style="color:rgb(11,83,148)">Dear faculty and students:<br><br>We look forward to seeing you on Tuesday, Nov. 26th, at noon in <b>NSH 3305 </b>for our <span class="gmail-il">AI</span> <span class="gmail-il">Seminar</span> sponsored by Apple. To learn more about the <span class="gmail-il">seminar</span> series, please visit the <a href="http://www.cs.cmu.edu/~aiseminar/" target="_blank">website</a>. </div><div class="gmail_default" style="color:rgb(11,83,148)">On Tuesday, Shubham Tulsiani will give the following talk:</div><div class="gmail_default" style=""><div style="color:rgb(34,34,34)"><b style="color:rgb(11,83,148)">Title: Learning from Geometry and Parsimony in the Visual World</b></div><div style=""><br><b style="color:rgb(11,83,148)">Abstract:</b> <font color="#0b5394">We live in a structured world, and perceive it in specific ways. In this talk, I’ll argue that approaches that aim to understand the visual world should leverage this in form of inductive biases. I will present a line of work that, by building in the notion that our 2D percepts are projections of an underlying 3D world, can allow us to bypass the need of supervision and learn to infer this 3D, as well as recover 2D to 2D correspondences. I will also show that simply leveraging a prior that complex structures (scenes, objects, etc.) can be thought to have simpler components, we can discover these underlying components, and obtain representations which can more accurately perform downstream tasks e.g. future prediction or robotics manipulation.</font></div></div></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><span style="font-size:13px;border-collapse:collapse;color:rgb(136,136,136)"><b>Han Zhao<br>Machine Learning Department</b></span></div><div><span style="font-size:13px;border-collapse:collapse;color:rgb(136,136,136)"><b>School of Computer Science<br>Carnegie Mellon University<br>Mobile: +1-</b></span><b style="color:rgb(136,136,136);font-size:13px">412-652-4404</b></div></div></div></div></div></div>