<div dir="ltr">Hi all,<br><br>Just a reminder that the CMU AI Seminar is tomorrow 12pm-1pm: 

<a href="https://cmu.zoom.us/j/99631487756?pwd=a2NORWwwaWlybjNZemo3N2h1RkZ2dz09" target="_blank">https://cmu.zoom.us/j/99631487756?pwd=a2NORWwwaWlybjNZemo3N2h1RkZ2dz09</a>  .<br><br>Stefano Ermon (Stanford) will be talking about his group's latest research on generative modeling with score-based methods.<div><br>Thanks,<br>Shaojie<br></div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Thu, Oct 14, 2021 at 5:41 PM Shaojie Bai <<a href="mailto:shaojieb@cs.cmu.edu">shaojieb@cs.cmu.edu</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div>Dear all,</div><div><br></div><div>We look forward to seeing you <b>next Tuesday (10/19)</b> from <b><font color="#ff0000">1</font></b><font color="#ff0000"><b>2:00-1:00 PM (U.S. Eastern time)</b></font> for the next talk of our <b>CMU AI seminar</b>, sponsored by <a href="https://www.morganstanley.com/about-us/technology/" target="_blank">Morgan Stanley</a>.<br></div><div><br></div><div>To learn more about the seminar series or see the future schedule, please visit the <a href="http://www.cs.cmu.edu/~aiseminar/" target="_blank">seminar website</a>.</div><div><br></div><font color="#0b5394" style="background-color:rgb(255,255,0)">On 10/19, <b><u>Stefano Ermon</u></b> (Stanford) will be giving a talk on "<b>Generative Modeling by Estimating Gradients of the Data Distribution</b></font><font color="#0b5394" style="background-color:rgb(255,255,0)">" and their research on score-based models.</font><br><br><font color="#0b5394"><b>Title</b>: Generative Modeling by Estimating Gradients of the Data Distribution</font><div><font color="#0b5394"><br></font><div><font color="#0b5394"><b>Talk Abstract</b>: Existing generative models are typically based on explicit representations of probability distributions (e.g., autoregressive or VAEs) or implicit sampling procedures (e.g., GANs). We propose an alternative approach based on modeling directly the vector field of gradients of the data distribution (scores). Our framework allows flexible architectures, requires no sampling during training or the use of adversarial training methods. Additionally, score-based generative models enable exact likelihood evaluation through connections with normalizing flows. We produce samples comparable to GANs, achieving new state-of-the-art inception scores, and competitive likelihoods on image datasets.<br></font><div><font color="#0b5394"><br><b>Speaker Bio</b>:  Stefano Ermon is an Assistant Professor of Computer Science in the CS Department at Stanford University, where he is affiliated with the Artificial Intelligence Laboratory, and a fellow of the Woods Institute for the Environment. His research is centered on techniques for probabilistic modeling of data and is motivated by applications in the emerging field of computational sustainability. He has won several awards, including Best Paper Awards (ICLR, AAAI, UAI and CP), a NSF Career Award, ONR and AFOSR Young Investigator Awards, a Sony Faculty Innovation Award, a Hellman Faculty Fellowship, Microsoft Research Fellowship, Sloan Fellowship, and the IJCAI Computers and Thought Award. Stefano earned his Ph.D. in Computer Science at Cornell University in 2015.</font></div><div><br></div><div><div><b>Zoom Link</b>: <a href="https://cmu.zoom.us/j/99631487756?pwd=a2NORWwwaWlybjNZemo3N2h1RkZ2dz09" target="_blank">https://cmu.zoom.us/j/99631487756?pwd=a2NORWwwaWlybjNZemo3N2h1RkZ2dz09</a><br><br>Thanks,<br>Shaojie Bai (MLD)</div></div></div></div></div>
</blockquote></div>