<div dir="ltr"><div>Dear all,</div><div><br></div><div><div><span style="white-space:pre-wrap">We are pleased to announce that the next speaker of the </span><b style="white-space:pre-wrap">“I Can’t Believe It’s Not Better!” (</b><span style="white-space:pre-wrap"><b>ICBINB)</b> virtual seminar series will be </span><b>Anna Korba</b><span style="white-space:pre-wrap"><b> (</b></span><b>ENSAE/CREST</b><b style="white-space:pre-wrap">)</b><span style="white-space:pre-wrap">.</span><b style="white-space:pre-wrap"> </b><span style="white-space:pre-wrap">More details about this series and the talk are below.</span></div><div><span style="white-space:pre-wrap"><br></span></div><div><span style="white-space:pre-wrap">The <b>"I Can't Believe It's Not Better!" (ICBINB) monthly online seminar series</b> seeks to shine a light on the "stuck" phase of research. Speakers will tell us about their most beautiful ideas that didn't "work", about when theory didn't match practice, or perhaps just when the going got tough. These talks will let us peek inside the file drawer of unexpected results and peer behind the curtain to see the real story of <i>how real researchers did real research</i>.</span></div><div><span style="white-space:pre-wrap"><b><br></b></span></div><div><span style="white-space:pre-wrap"><b>When: </b></span>May 5th, 2022 at 10am EDT / 4pm CEST</div><br><div><span style="white-space:pre-wrap"><b>Where: </b>RSVP for the Zoom link here: </span><a href="https://us02web.zoom.us/meeting/register/tZMscuGsrD4sHtSIz33Nj44bzC5cpZ4FJmAq" target="_blank">https://us02web.zoom.us/meeting/register/tZMscuGsrD4sHtSIz33Nj44bzC5cpZ4FJmAq</a><span style="white-space:pre-wrap"><br></span></div></div><div><br></div><div><b>Title:</b> <i>Limitations of the theory for sampling with kernelised Wasserstein gradient flows</i><br><br><b>Abstract:</b> <i>Sampling from a probability distribution whose density is only known up to a normalisation constant is a fundamental problem in statistics and machine learning. Recently, several algorithms based on interactive particle systems were proposed for this task, as an alternative to Markov Chain Monte Carlo methods or Variational Inference.<br>These particle systems can be designed by adopting an optimisation point of view for the sampling problem: an optimisation objective is chosen (which typically measures the dissimilarity to the target distribution), and its Wasserstein gradient flow is approximated by an interacting particle system, which can involve kernels. At stationarity, the stationarity states of these particle systems define an empirical measure approximating the target distribution.</i><br><i>In this talk I will present recent work on such algorithms, such as Stein Variational Gradient Descent or Kernel Stein Discrepancy Descent. I will discuss some recent results that highlight bottlenecks and open questions: on the empirical side, these particle systems may suffer from convergence issues, while on the theoretical side, optimisation tools may not be sufficient to analyse these algorithms. Still, I will also discuss recent empirical results that show that there is hope in demonstrating nice approximation properties of these particle systems.<br></i><br><b>Bio:</b> <i>Since September 2020, Anna is an assistant professor at ENSAE/ CREST in the Statistics Department. Her main line of research is in statistical machine learning. She has been working on kernel methods, optimal transport and ranking data. Currently, she is particularly interested in dynamical particle systems for ML and kernel-based methods for causal inference.</i><br></div><div><br></div><div><div><span style="white-space:pre-wrap">For more information and for ways to get involved, please visit us at <a href="http://icbinb.cc/" target="_blank">http://icbinb.cc/</a>, Tweet to us <a href="https://twitter.com/ICBINBWorkshop" target="_blank">@ICBINBWorkhop</a>, or email us at <a href="mailto:cant.believe.it.is.not.better@gmail.com" target="_blank">cant.believe.it.is.not.better@gmail.com</a>.</span></div><div><span style="white-space:pre-wrap"><br></span></div>--<br><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div>Best wishes,</div>The ICBINB Organizers<font color="#888888"><div></div><div></div><div><br></div></font></div></div></div></div>