<div dir="ltr"><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-size:12.8px">[Apologies if you receive multiple copies of this CFP]</span><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font size="4" face="arial, helvetica, sans-serif"><strong><br></strong></font></div><font size="4" face="arial, helvetica, sans-serif"><strong>********** Call for Papers **********</strong></font><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:16px"></span><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><strong><font size="4" face="arial, helvetica, sans-serif">Special session on Non-iterative Approaches in Learning (Including comparative studies with iterative methods)</font></strong></div><div style="font-size:12.8px"><strong><font size="4" face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></strong></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><font size="4">2018 IEEE World Congress on Computational Intelligence (WCCI 2018)</font><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><h4 style="margin:0px 0px 10px;padding:0px;border:0px;outline:0px;font-size:1.1em;vertical-align:baseline;clear:both;color:rgb(42,42,42)"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-weight:normal">Rio de Janeiro, BRAZIL, 08-13 July 2018</span> - <font style="font-size:12pt;text-align:justify;font-weight:normal"><a href="http://www.ecomp.poli.br/~wcci2018/" target="_blank" style="font-size:12pt">http://www.ecomp.poli.<wbr>br/~wcci2018/</a></font></font></h4><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">------------------------------<wbr>------------------------------<wbr>------------------------------<wbr>---</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><strong><span style="text-decoration-line:underline">DESCRIPTION:</span></strong></font></div><div><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:arial,helvetica,sans-serif">Optimization, which plays a central role in learning, has received considerable attention from academics, researchers, and domain workers. Many optimization problems in machine learning can be tackled with non-iterative approaches, which can be presented in closed-form manner. Those methods are in general computationally faster than iterative solutions and less sensitive to parameter settings. Even though non-iterative methods have attracted much attention in recent years, there exists a performance gap when compared with older methods and other competing paradigms. This special session aims to bridge this gap.</span><br></div><div><p style="margin-top:0px;margin-bottom:0in;line-height:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><font color="#000000">The first target of this special session is to present the recent advances of non-iterative solutions in learning. Secondly, the focus is on promoting the concepts of non-iterative optimization with respect to counterparts, such as gradient-based methods and derivative-free iterative optimization techniques. Besides the dissemination of the latest research results on non-iterative algorithms, it is also expected that this special session will cover some practical applications, present some new ideas and identify directions for future studies.</font></font></p><p style="margin-top:0px;margin-bottom:0in;line-height:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="color:rgb(0,0,0)">Original contributions, comparative studies with both iterative and non-iterative methods are welcome. Typical paradigms include (but not limited to) random vector functional link (RVFL), Echo State Networks (ESN), kernel ridge regression (KRR), random forests (RF), etc…</span><br></font></p><p style="margin-top:0px;margin-bottom:0in;line-height:12.8px"><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:arial,helvetica,sans-serif">The topics of the special session include, but are not limited to:</span><br></p><ul><li style="margin-left:15px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Methods with and without randomization<br></font></li><li style="margin-left:15px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Regression, classification and time series analysis<br></font></li><li style="margin-left:15px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Kernel methods such as kernel ridge regression, kernel adaptive filters, etc.<br></font></li><li style="margin-left:15px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Feedforward, recurrent, multilayer, deep and other structures.<br></font></li><li style="margin-left:15px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Ensemble learning<br></font></li><li style="margin-left:15px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Moore-Penrose pseudo inverse, SVD and other solution procedures.<br></font></li><li style="margin-left:15px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Gaussian Process regression<br></font></li><li style="margin-left:15px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Non-iterative methods for large-scale problems with and without kernels<br></font></li><li style="margin-left:15px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Theoretical analysis of non-iterative methods<br></font></li><li style="margin-left:15px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Comparative studies with competing iterative methods<br></font></li><li style="margin-left:15px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><font color="#000000">Applications of non-iterative solutions in domains such as power systems, biomedical, finance, signal processing, big data and </font><font color="#000000">all other areas</font><br></font></li></ul></div><div><span style="text-decoration-line:underline"><strong>Important Dates</strong></span><br></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><ul><li style="margin-left:15px">15^th January 2018 – paper submission deadline<br></li><li style="margin-left:15px">15^th March 2018 – Paper acceptance notification<br></li><li style="margin-left:15px">8-13 July 2018 – IEEE WCCI 2018 conference, Rio de Janeiro, Brazil<br></li></ul></font><p style="margin-top:0px;margin-bottom:0in;line-height:12.8px"><span style="text-decoration-line:underline"><strong>Paper Submission</strong></span><br></p><p align="left" style="margin-top:0.19in;margin-bottom:0.19in;line-height:12.8px"><font color="#222222" face="arial, helvetica, sans-serif">Papers submitted to this Special Session are reviewed according to the same rules as the submissions to the regular sessions of WCCI 2018. Authors who submit papers to this session are invited to mention it in the form during the submission. Submissions to regular and special sessions follow identical format, instructions, deadlines and procedures of the other papers.</font></p><p align="left" style="margin-top:0.19in;margin-bottom:0.19in;line-height:12.8px"><span style="text-decoration-line:underline"><strong>Organizers</strong></span><br></p><p style="margin-top:0px;margin-bottom:0in;line-height:12.8px"></p><ul><li style="margin-left:15px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><font color="#000000">Dr P. N. Suganthan, Nanyang Technological University, Singapore. </font><a href="mailto:epnsugan@ntu.edu.sg" target="_blank">epnsugan@ntu.edu.sg</a><br></font></li><li style="margin-left:15px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><font color="#000000">Dr. Filippo Maria Bianchi, UiT the Arctic University of Norway, Tromsø, </font><a href="mailto:filippo.m.bianchi@uit.no" target="_blank">filippo.m.bianchi@uit.<wbr>no</a><br></font></li></ul><p style="margin-top:0px;margin-bottom:0px"></p><p align="left" style="margin-top:0.19in;margin-bottom:0.19in;line-height:12.8px"></p></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><p style="margin-top:0px;margin-bottom:0px"><span style="text-decoration-line:underline"><strong>Journal Extension</strong></span></p><p style="margin-top:0px;margin-bottom:0px">The best papers submitted to the Special Session will be invited for a journal extension within the Special Issue “<em>Non-Iterative Learning Approaches and Their Applications</em>” on the journal <span style="text-decoration-line:underline">Cognitive Computation</span>, Springer (<a href="https://link.springer.com/journal/12559" target="_blank">https://link.springer.com/journal/12559</a>).</p><p style="margin-top:0px;margin-bottom:0px">Cognitive Computation (impact factor 3.44) is an international, peer-reviewed, interdisciplinary journal that publishes cutting-edge articles describing original basic and applied work involving bio-inspired computational accounts of all aspects of natural and artificial cognitive systems.​<br></p><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px">Link to PDF version of CfP: </span><a href="https://drive.google.com/open?id=1LEu22zA2XHXcADEwbedsTmAAW_uSn56l" target="_blank" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px">https://drive.google.com/open?id=1LEu22zA2XHXcADEwbedsTmAAW_uSn56l</a><br></div></div><p style="margin-top:0px;margin-bottom:0px;color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:16px"><br></p></div><div id="DAB4FAD8-2DD7-40BB-A1B8-4E2AA1F9FDF2"><br>
<table style="border-top:1px solid #d3d4de">
        <tr>
        <td style="width:55px;padding-top:13px"><a href="https://www.avast.com/sig-email?utm_medium=email&utm_source=link&utm_campaign=sig-email&utm_content=webmail&utm_term=icon" target="_blank"><img src="https://ipmcdn.avast.com/images/icons/icon-envelope-tick-round-orange-animated-no-repeat-v1.gif" alt="" width="46" height="29" style="width: 46px; height: 29px;"></a></td>
                <td style="width:470px;padding-top:12px;color:#41424e;font-size:13px;font-family:Arial,Helvetica,sans-serif;line-height:18px">Virus-free. <a href="https://www.avast.com/sig-email?utm_medium=email&utm_source=link&utm_campaign=sig-email&utm_content=webmail&utm_term=link" target="_blank" style="color:#4453ea">www.avast.com</a>
                </td>
        </tr>
</table><a href="#DAB4FAD8-2DD7-40BB-A1B8-4E2AA1F9FDF2" width="1" height="1"></a></div>