<div dir="ltr">Dear all,<div><br></div><div><div>We invite you to a<span class="gmail-Apple-converted-space"> </span><span class="gmail-il">special</span><span class="gmail-Apple-converted-space"> </span>installment of our<span class="gmail-Apple-converted-space"> </span><span class="gmail-il">CMU</span><span class="gmail-Apple-converted-space"> </span><span class="gmail-il">AI</span><span class="gmail-Apple-converted-space"> </span><span class="gmail-il">Seminar</span><span class="gmail-Apple-converted-space"> </span>Series<b> tomorrow, this Wednesday (10/26)</b> from <b><font color="#ff0000">1:30 - 2:30</font></b><b style="color:rgb(255,0,0)"> PM (U.S. Eastern time)</b>, sponsored by <a href="https://sambanova.ai/" target="_blank">SambaNova Systems</a>. The seminar will be held in NSH 3305 <b>with pizza provided </b>and will<b> </b>be streamed on Zoom.</div><div><br></div><div>To learn more about the seminar series or to 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"><span style="background-color:rgb(255,255,0)">Tomorrow (10/26), <u><b>John P. Dickerson</b></u></span><b style="background-color:rgb(255,255,0)"> </b><span style="background-color:rgb(255,255,0)">(UMD) will be giving a talk titled </span><b style="background-color:rgb(255,255,0)">"</b></font><b><font color="#0b5394" style="background-color:rgb(255,255,0)">Robustness, Privacy, Fairness, and Credibility? Pushing the Boundaries of Economic Design with Deep Learning</font></b><font color="#0b5394"><b style="background-color:rgb(255,255,0)">".</b></font></div><div><font color="#0b5394"><span style="background-color:rgb(255,255,0)"><br></span><b>Title</b>: Robustness, Privacy, Fairness, and Credibility? Pushing the Boundaries of Economic Design with Deep Learning</font><div><font color="#0b5394"><br></font><div><font color="#0b5394"><b>Talk Abstract</b>: The design of revenue-maximizing auctions with strong incentive guarantees is a core concern of economic theory. Computational auctions enable online advertising, sourcing, spectrum allocation, and myriad financial markets. Analytic progress in this space is notoriously difficult; since Myerson's 1981 work characterizing single-item optimal auctions, there has been limited progress outside of restricted settings. A recent paper by Dütting et al. circumvents analytic difficulties by applying deep learning techniques to, instead, approximate optimal auctions. Their RegretNet architecture can represent auctions with arbitrary numbers of items and participants; it is trained to be empirically strategyproof, but the property is never exactly verified leaving potential loopholes for market participants to exploit. In parallel, new research from Ilvento et al. and other groups has developed notions of fairness in the context of auction design. Inspired by these advances, in this talk, we discuss extensions of these techniques for approximating auctions using deep learning to address concerns of<br>* fairness while maintaining high revenue and strong incentive guarantees, including learning fairness from human preferences;<br>* certified robustness, that is, verification of claimed strategyproofness of deep learned auctions; and<br>* expressiveness via different demand functions and other constraints.<br><br>To enable that last point, we propose a new architecture to learn incentive compatible, revenue-maximizing auctions from sampled valuations, which uses the Sinkhorn algorithm to perform a differentiable bipartite matching. Our new framework allows the network to learn strategyproof revenue-maximizing mechanisms in settings not learnable by the previous RegretNet architecture.  This talk connects work in the deep learning for auction design space into the deep learning for matching market design space, and provides concrete steps forward regarding differentiable economics and matching market design.</font></div><div><font color="#0b5394"><span style="caret-color: rgb(11, 83, 148);"><br></span></font></div><div><font color="#0b5394"><span style="caret-color: rgb(11, 83, 148);"><b>Speaker Bio: </b></span>John P Dickerson is co-founder and Chief Scientist of Arthur, the AI performance monitoring company, as well as Associate Professor of Computer Science at the University of Maryland.  He is a recipient of awards such as the NSF CAREER Award, IEEE Intelligent Systems AI's 10 to Watch, Google Faculty Research Award, Google AI for Social Good Award, and paper awards and nominations at venues such as AAAI.  His research centers on solving practical economic problems using techniques from computer science, stochastic optimization, and machine learning. He has worked extensively on theoretical and empirical approaches to organ exchange where his work has set policy at the UNOS nationwide kidney exchange; worldwide blood donation markets with Facebook; game-theoretic approaches to counter-terrorism and negotiation, where his models have been deployed; and market design problems in industry (e.g., online advertising) through various startups. He received his PhD in computer science from Carnegie Mellon University (SCS CSD PhD '16).</font></div><div><div><div><br></div><div><b>In person: </b>NSH 3305</div><div><b>Zoom Link</b>:  <a href="https://cmu.zoom.us/j/99510233317?pwd=ZGx4aExNZ1FNaGY4SHI3Qlh0YjNWUT09" target="_blank">https://cmu.zoom.us/j/99510233317?pwd=ZGx4aExNZ1FNaGY4SHI3Qlh0YjNWUT09</a></div></div></div></div></div><div><br></div><div>Thanks,</div><div>Asher Trockman</div></div>