<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><p style="margin-top:0px;margin-bottom:0px;color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:16px;text-align:center"><strong>CALL FOR PAPERS</strong></p><p style="margin-top:0px;margin-bottom:0px;color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:16px;text-align:center"><strong>EGML-EC@GECCO-2022</strong></p><p style="margin-top:0px;margin-bottom:0px;color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:16px;text-align:center"><strong>Workshop on Enhancing Generative Machine Learning with Evolutionary Computation</strong><br><a href="https://sites.google.com/view/egml-ec2022" target="_blank">https://sites.google.com/view/egml-ec2022</a></p><p style="margin-top:0px;margin-bottom:0px;color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:16px;text-align:center"><strong>Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO'22)</strong></p><p style="margin-top:0px;margin-bottom:0px;color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:16px;text-align:center"><strong>Boston, USA, July 9-13, 2022</strong></p><p style="margin-top:0px;margin-bottom:0px;color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:16px;text-align:center"><strong>Paper Submission Deadline: 11 April 2022</strong></p><p style="margin-top:0px;margin-bottom:0px;color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:16px;text-align:justify"><strong>Overview and Scope</strong></p><p style="margin-top:0px;margin-bottom:0px;color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:16px;text-align:justify">Deep generative models (DGMs) have become an important research branch in deep learning in machine learning and deep learning. DGMs include a broad family of methods such as generative adversarial networks (GANs), variational autoencoders (VAEs), and autoregressive (AR) models. These models combine the advanced deep neural networks with classical density estimation (either explicit or implicit) for mainly generating synthetic data samples. Although these methods have achieved state-of-the-art results in the generation of synthetic data of different types such as images, speech, text, molecules, video, etc., Deep generative models are still difficult to train.</p><p style="margin-top:0px;margin-bottom:0px;color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:16px;text-align:justify">There are still open problems, such as the vanishing gradient and mode collapse in GANs, which limit their performance. Although there are strategies to minimize the effect of those problems, they remain fundamentally unsolved. In the last years, evolutionary computation (EC) and related techniques (e.g. particle swarm optimization) and in the form of Evolutionary Machine Learning approaches have been successfully applied to mitigate the problems that arise when training DGMs, leveraging the quality of the results to impressive levels. Among other approaches, these new solutions include GAN, VAE, and AR training methods based on evolutionary and coevolutionary algorithms, the combination of deep neuroevolution with training approaches, and the evolutionary exploration of the latent space.</p><p style="margin-top:0px;margin-bottom:0px;color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:16px;text-align:justify">This workshop aims to act as a medium for debate, exchange of knowledge and experience, and encourage collaboration for researchers focused on DGMs and the EC community. Bringing these two communities together will be essential for making significant advances in this research area. Thus, this workshop provides a critical forum for disseminating the experience in the topic of enhancing generative modeling with EC, to present new and ongoing research in the field, and to attract new interest from our community.</p><p style="margin-top:0px;margin-bottom:0px;color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:16px"><strong>Topics of Interest</strong></p><p style="margin-top:0px;margin-bottom:0px;color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:16px;text-align:justify">Particular topics of interest are (not exclusively):<br>·         Evolutionary and co-evolutionary algorithms to train deep generative models;<br>·         EC-based optimization of hyper-parameters for deep generative models;<br>·         Neuroevolution applied to train deep generative architectures<br>·         Dynamic EC-based evolution of deep generative models training parameters<br>·         Evolutionary latent space exploration<br>·         Real-world applications of EC-based deep generative models solutions<br>·         Multi-criteria adversarial training of deep generative models<br>·         Evolutionary generative adversarial learning models<br>·         Software libraries and frameworks for deep generative models applying EC<br>  <br>All accepted papers of this workshop will be included in the Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO'22) Companion Volume.</p><p style="margin-top:0px;margin-bottom:0px;color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:16px;text-align:justify"> </p><p style="margin-top:0px;margin-bottom:0px;color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:16px;text-align:justify"><strong>Important dates</strong></p><p style="margin-top:0px;margin-bottom:0px;color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:16px"><strong>Submission opening:</strong> February 11, 2022<br><strong>Submission deadline:</strong> April 11, 2022<br><strong>Acceptance notification: </strong>April 25, 2022<br><strong>Camera-ready and registration: </strong>May 2, 2022<br><strong>Workshop date:</strong> TBC depending on GECCO program schedule (July 9 or 13, 2022)<br>There will be NO EXTENSIONS to any of the deadlines<br><strong> </strong><br><strong>Instructions for Authors</strong><br><br>We invite submissions of two types of paper:<br>·         Regular papers (limit 8 pages)<br>·         Short papers (limit 4 pages)</p><p style="margin-top:0px;margin-bottom:0px;color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:16px;text-align:justify">Papers should present original work that meets the high-quality standards of GECCO. Each paper will be rigorously evaluated in a review process. Accepted papers appear in the ACM digital library as part of the Companion Proceedings of GECCO. Each paper accepted needs to have at least one author registered by the author registration deadline. Papers must be submitted via the online submission system <a href="https://ssl.linklings.net/conferences/gecco/" target="_blank">https://ssl.linklings.net/conferences/gecco/</a>. Please refer to <a href="https://gecco-2022.sigevo.org/Paper-Submission-Instructions" target="_blank">https://gecco-2022.sigevo.org/Paper-Submission-Instructions</a> for more detailed instructions. As a published ACM author, you and your co-authors are subject to all ACM Publications Policies (<a href="https://www.acm.org/publications/policies/toc" target="_blank">https://www.acm.org/publications/policies/toc</a>), including ACM's new Publications Policy on Research Involving Human Participants and Subjects (<a href="https://www.acm.org/publications/policies/research-involving-human-participants-and-subjects" target="_blank">https://www.acm.org/publications/policies/research-involving-human-participants-and-subjects</a>).<br> </p><p style="margin-top:0px;margin-bottom:0px;color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:16px"><strong>Workshop Chairs</strong><br><strong> </strong><br>·         <strong>Jamal Toutouh, </strong>Univ. of Málaga (ES) - MIT (USA), <a href="mailto:jamal@lcc.uma.es" target="_blank">jamal@lcc.uma.es</a><br>·         <strong>Una-May O’Reilly,</strong> MIT (USA), <a href="mailto:unamay@csail.mit.edu" target="_blank">unamay@csail.mit.edu</a><br>·         <strong>João Correia, </strong>University of Coimbra (PT), <a href="mailto:jncor@dei.uc.pt" target="_blank">jncor@dei.uc.pt</a><br>·         <strong>Penousal Machado, </strong>University of Coimbra (PT), <a href="mailto:machado@dei.uc.pt" target="_blank">machado@dei.uc.pt</a><br>·         <strong>Sergio Nesmachnow, </strong>Univ. de la República (UY), <a href="mailto:sergion@fing.edu.uy" target="_blank">sergion@fing.edu.uy</a></p><p style="margin-top:0px;margin-bottom:0px;color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:16px"> </p><p style="margin-top:0px;margin-bottom:0px;color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:16px">More information at <a href="https://sites.google.com/view/egml-ec2022" target="_blank">https://sites.google.com/view/egml-ec2022</a>.</p></div></div></div>