<div dir="ltr"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">***************************************************** </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">IJCAI 2016 Workshop: Deep Reinforcement Learning: Frontiers and Challenges </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">New York City, New York, USA </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><a href="https://sites.google.com/site/deeprlijcai16/" target="_blank">https://sites.google.com/site/deeprlijcai16/</a> </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">***************************************************** </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">IMPORTANT DATES </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">----------------------------- </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">Submission Deadline: April 20, 2016 </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">Author Notification: May 20, 2016 </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">Workshop: One of the days in July 9-11, 2016 </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">KEYNOTE SPEAKERS </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">----------------------------- </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">-Remi Munos (Google DeepMind) </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">-Joelle Pineau (McGill University) </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">-Doina Precup (McGill University) </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">-David Silver (Google DeepMind) </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">-Satinder Singh (University of Michigan) </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">-Peter Stone (University of Texas, Austin) </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">OVERVIEW </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">----------------------------- </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">There has been a resurgence of neural network models, with some additional new techniques, under the rubric of “deep learning”. Recent studies in computer vision, natural language processing, reinforcement learning, and speech recognition have amply demonstrated the potential of deep learning techniques as powerful ways of learning representations at multiple spatial and temporal scales. Reinforcement learning has traditionally used feedforward neural networks to approximate the value function, for example in the classic TD-GAMMON program in the early 1990s. Recent work by DeepMind and others have shown that deep learning techniques can enable the learning of complex tasks, such as Atari games and real-world control tasks carried out by robots. In the other direction, REINFORCE is being used in several deep learning models to learn complex tasks like image classification, and image description. It is very exciting to see that both the fields contribute to each other. In this workshop, we will focus on various ways in which representation learning, and reinforcement learning interact. This workshop will focus on Deep Reinforcement Learning, where DL is helpful in learning representations for RL, and Reinforced Deep Learning, where RL is helpful in training Deep Neural Networks. The aim of this workshop is to bring researchers from both the fields together and discuss new challenging applications which requires both Deep Learning and Reinforcement Learning. </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">TOPICS </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">----------------------------- </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">We are looking for contributed papers that apply Deep Learning to Reinforcement Learning and Reinforcement Learning to Deep Learning. We are interested in both application-oriented papers as well as more fundamental algorithmic/theoretical studies. </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">A sample list of relevant topics: </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">-Novel Deep Reinforcement Learning algorithms </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">-Deep Hierarchical Reinforcement Learning </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">-Reinforcement Learning for Vision/NLP </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">-Reinforcement Learning for training Deep Networks </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">-Deep Reinforcement Learning for Control </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">-Deep Reinforcement Learning for Robotics </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">SUBMISSIONS </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">----------------------------- </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">Authors should submit an extended abstract between 4 and 6 pages (including references). Submitted abstracts may be a shortened version of a longer paper or technical report, in which case the longer paper should be referred from the submission. Reviewers will be asked to judge the submission solely based on the submitted extended abstract. We also encourage submission of relevant work in progress. </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">All submissions must be in PDF format, and authors should follow the style guidelines of IJCAI 2016 given in: <a href="http://ijcai-16.org/downloads/FormattingGuidelinesIJCAI-16.zip" target="_blank">http://ijcai-16.org/downloads/FormattingGuidelinesIJCAI-16.zip</a> </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">Submissions must be made through easychair: <a href="https://easychair.org/conferences/?conf=deeprl16" target="_blank">https://easychair.org/conferences/?conf=deeprl16</a> </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">Submissions will be reviewed for relevance, quality and novelty. All accepted submissions will be presented as talks and/or posters at the workshop. </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">ORGANIZERS </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">----------------------------- </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">Sarath Chandar (<a href="mailto:anbilpas@iro.umontreal.ca" target="_blank">anbilpas@iro.umontreal.ca</a>) </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">Sridhar Mahadevan (<a href="mailto:mahadeva@cs.umass.edu" target="_blank">mahadeva@cs.umass.edu</a>) </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">Balaraman Ravindran (<a href="mailto:ravi@cse.iitm.ac.in" target="_blank">ravi@cse.iitm.ac.in</a>) </span><br style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(17,17,17);font-family:verdana,arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px">Gerald Tesauro (<a href="mailto:gtesauro@us.ibm.com" target="_blank">gtesauro@us.ibm.com</a>)</span><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div>Sarath Chandar A P</div><div><br></div><div><a href="http://www.sarathchandar.in/" target="_blank">http://www.sarathchandar.in/</a><br></div><div><br></div><div>There is nothing more practical than a good theory. -- Kurt Lewin</div></div></div></div></div></div></div></div></div>