<div><div dir="auto">Dear all,</div></div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">We have extended the submission deadline to <span style="color:rgb(49,49,49);word-spacing:1px">Oct 15 11:59 PM GMT.</span></div><div dir="auto"><span style="color:rgb(49,49,49);word-spacing:1px"><br></span></div><div dir="auto"><span style="color:rgb(49,49,49);word-spacing:1px">Best,</span></div><div dir="auto"><span style="color:rgb(49,49,49);word-spacing:1px">Thang</span></div><div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Sat, Sep 28, 2019 at 09:34 Thang Bui <<a href="mailto:thang.buivn@gmail.com">thang.buivn@gmail.com</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr">We invite researchers in machine learning and statistics to participate in the:<br><br><b>2nd Symposium on Advances in Approximate Bayesian Inference </b><br>Sunday December 8, <span>2019</span>, <br>Pan Pacific Hotel<br>300 - 999 Canada Pl<br>Vancouver, BC V6C 3B5, Canada<div><a href="http://www.approximateinference.org/" target="_blank">www.approximateinference.org</a> <br><br>Submission deadline: <b>11 October, <span>2019</span></b><br><br><b>1. Registration </b><div><br></div><div><div>Registration is now open:</div><div><a href="https://www.eventbrite.ca/e/2nd-symposium-on-advances-in-approximate-bayesian-inference-aabi-2019-tickets-73461460205" target="_blank">https://www.eventbrite.ca/e/2nd-symposium-on-advances-in-approximate-bayesian-inference-aabi-2019-tickets-73461460205</a><br></div><div><br>Registration is free but will be limited. More slots may become available as we free up the reserved slots for authors of the accepted papers. If you are unable to register, feel free to sign up on the <a>waiting list</a>. We will contact you if more slots become available. </div></div><div><br><b>2. Call for Participation</b><br><br>We invite researchers to submit their recent work on the development, analysis, or application of approximate Bayesian inference. A submission should take the form of an extended abstract of 2-4 pages in PDF format using the PMLR one-column style [ <a href="http://approximateinference.org/pmlr/aabi_template.zip" target="_blank">http://approximateinference.org/pmlr/aabi_template.zip</a> ]. For questions and troubleshooting, visit CTAN [ <a href="https://ctan.org/tex-archive/macros/latex/contrib/jmlr" target="_blank">https://ctan.org/tex-archive/macros/latex/contrib/jmlr</a> ]. The review process will be double-blind. Author names need to be anonymized and references may extend as far as needed beyond the 4-page upper limit. If authors' research has previously appeared in a journal, workshop, or conference (including the NeurIPS <span>2019</span> conference), their symposium submission should extend that previous work. Submissions may include a supplement/appendix, but reviewers are not responsible for reading any supplementary material.<br><br>All submissions will be reviewed by at least three reviewers from the field. Accepted submissions will be accepted to presentation only. The authors of selected submissions will be invited to publish their paper in a PMLR volume. We aim to keep a general inclusive nature of the symposium for presentations. However, we will only invite the top-rated accepted papers to be published through PMLR. <br><br>Papers should be submitted by 11 October through OpenReview at 23:59 GMT [ <a href="https://openreview.net/group?id=approximateinference.org/AABI/2019/Symposium" target="_blank">https://openreview.net/group?id=approximateinference.org/<span>AABI</span>/<span>2019</span>/Symposium</a> ]. Final versions of the symposium submissions are due by 5 December, and will be posted on the symposium website.<br><br>If you have any questions, please contact us at <a href="mailto:aabisymposium2019@gmail.com" target="_blank">aabisymposium2019@gmail.com</a>. <br><br><br><b>3. Key Dates</b><br><br>Paper submission: 11 October <span>2019</span> (23:59 GMT)<br>Acceptance notification: 8 November <span>2019</span><br>Final paper submission: 5 December <span>2019</span><br><br><br><b>4. Symposium Overview</b><br><br>In recent years, there have been numerous advances in approximate inference methods, which have enabled Bayesian inference in increasingly challenging scenarios involving complex probabilistic models and large datasets. The 2nd Symposium on Advances in Approximate Bayesian Inference (<span>AABI</span>) will discuss this impact of Bayesian inference, connecting both variational and Monte Carlo methods with other fields. We encourage submissions that relate Bayesian inference to the fields of reinforcement learning, causal inference, decision processes, Bayesian compression, or differential privacy, among others. We also encourage submissions that contribute to connecting different approximate inference methods.<br><br>This symposium is a continuation of past years events:<br>+ 1st Symposium on Advances in Approximate Bayesian Inference (2018)<br>+ NIPS 2017 Workshop: Advances in Approximate Bayesian Inference<br>+ NIPS 2016 Workshop: Advances in Approximate Bayesian Inference<br>+ NIPS 2015 Workshop: Advances in Approximate Bayesian Inference <br>+ NIPS 2014 Workshop: Advances in Variational Inference <br><br><br><b>5. Invited Speakers and Panelists</b><br><br>Invited speakers:<br>Emily Fox (University of Washington)<br>Michael Gutmann (University of Edinburgh)<br>Sergey Levine (UC Berkeley)<br>Qiang Liu (University of Texas at Austin)<br>Christian Robert (Ceremade - Université Paris-Dauphine)<br>Michalis Titsias (DeepMind)<br>Rianne van den Berg (University of Amsterdam)<br><br>Panel:<br>Moderator: Frank Wood (University of British Columbia)<br>Barbara Engelhardt (Princeton University)<br>James Hensman (Prowler.io)<br>Radford Neal (University of Toronto)<br>Christian Robert (Ceremade - Université Paris-Dauphine)<br>Sinead Williamson (University of Texas at Austin)<br><br><br><br>Symposium organizers: <br>Thang Bui (University of Sydney / Uber)<br>Adji Dieng (Columbia University)<br>Dawen Liang (Netflix)<br>Francisco Ruiz (University of Cambridge / Columbia University)<br>Cheng Zhang (Microsoft Research)<br><br>Advisory committee:<br>David Blei (Columbia University)<br>Stephan Mandt (University of California, Irvine)<br>James McInerney (Netflix)<br>Dustin Tran (Google Brain / Columbia University)<br></div></div></div>
</blockquote></div></div>