<div dir="ltr"><div class="gmail-gs" style="margin:0px;padding:0px 0px 20px;width:659px;font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:medium"><div class="gmail-"><div id="gmail-:1cqt" class="gmail-ii gmail-gt" style="direction:ltr;margin:8px 0px 0px;padding:0px;font-size:0.875rem"><div id="gmail-:1cqs" class="gmail-a3s gmail-aiL" style="font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal;font-stretch:normal;font-size:small;line-height:1.5;font-family:Arial,Helvetica,sans-serif;overflow:hidden"><div dir="ltr"><div style="margin:0px;padding:0px 0px 20px;width:659px;font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:medium"><div><div id="gmail-m_-4910327384728836740gmail-:1cqt" style="direction:ltr;margin:8px 0px 0px;padding:0px;font-size:0.875rem"><div id="gmail-m_-4910327384728836740gmail-:1cqs" style="font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal;font-stretch:normal;font-size:small;line-height:1.5;font-family:Arial,Helvetica,sans-serif;overflow:hidden"><div dir="ltr"><p style="background-color:rgb(255,255,255);color:rgba(0,0,0,0.87);font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px"><b>***The 5th Workshop on Tractable Probabilistic Modeling (TPM): </b><b>From Theory to Practice (and Back)</b><b>***</b></p><p style="background-color:rgb(255,255,255);color:rgba(0,0,0,0.87);font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px"><a href="https://tractable-probabilistic-modeling.github.io/tpm2022/" target="_blank" style="color:rgb(41,98,255);text-decoration-line:none">https://tractable-probabilistic-modeling.github.io/tpm2022/<br></a><br>AI and ML systems designed and deployed to support decision-making in the real world need to perform <i>complex reasoning under uncertainty</i>. For safety-critical systems, such as applications in healthcare and finance, it is crucial that this reasoning is <b>reliable</b>, i.e. either <i>exact</i> or coming with approximation guarantees. At the same time, it is important that these guarantees can be carried out <b>efficiently</b>. For this, tractable probabilistic models (TPMs) are very appealing because they support reliable and efficient reasoning for a wide range of reasoning scenarios, <i>by design</i>. Therefore, it is no wonder that research on modeling and learning different TPMs has been flourishing recently. The variegated TPM spectrum includes models that deliver tractable computation of likelihoods such as <b>normalizing flow</b>, <b>Gaussian processes</b> and <b>autoregressive models</b>; tractable marginals, such as <b>mixture models</b>, <b>bounded-treewidth models</b>, and <b>determinantal point processes</b>; and models supporting more complex reasoning scenarios such as <b>probabilistic circuits</b>. As the subtitle of this year’s Workshop proposal suggests, we are particularly interested in bridging the latest theoretical advancements in this spectrum with the burgeoning literature on applying TPMs to real-world problems. In particular, TPMs have been successfully used in image classification, completion and generation, activity recognition, language and speech modeling, verification and diagnosis of physical systems, and more recently in computational life science, e.g., for drug discovery and epidemiology modeling.</p><p style="background-color:rgb(255,255,255);color:rgba(0,0,0,0.87);font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px">The workshop will be held <b>in person</b> on August 5th, 2022, co-located with UAI 2022 in Eindhoven, Netherlands.</p><p style="background-color:rgb(255,255,255);color:rgba(0,0,0,0.87);font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px"> <b><u>Important Dates</u></b></p><p style="background-color:rgb(255,255,255);color:rgba(0,0,0,0.87);font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px"></p><ul style="background-color:rgb(255,255,255);color:rgba(0,0,0,0.87);font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px"><li style="margin-left:15px"><b>Submission deadline: </b>June 9th, 2022 AoE</li><li style="margin-left:15px"><b>Notification of acceptance: </b>July 5th, 2022</li><li style="margin-left:15px"><b>Camera-ready version: </b>August 12th, 2022</li><li style="margin-left:15px"><b>Workshop date:</b> August 5th, 2022</li></ul><p style="background-color:rgb(255,255,255);color:rgba(0,0,0,0.87);font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px"><strong><u>Topics of interest</u></strong><br></p><div style="background-color:rgb(255,255,255);color:rgba(0,0,0,0.87);font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px"><p>Prospective authors are invited to submit <b>novel research</b>, <b>retrospective papers,</b> or <b>recently accepted papers</b> on relevant topics including, but not limited to:</p><ul><li style="margin-left:15px">New tractable representations in logical, continuous and hybrid domains</li><li style="margin-left:15px">Learning algorithms for TPMs</li><li style="margin-left:15px">Theoretical and empirical analysis of tractable models</li><li style="margin-left:15px">Connections between TPM classes</li><li style="margin-left:15px">TPMs for responsible, robust and explainable AI</li><li style="margin-left:15px">Approximate inference algorithms (with guarantees)<br></li><li style="margin-left:15px">Applications of TPMs to real-world problems<br></li></ul><p> <strong><u>Submission Instructions</u></strong></p>Original papers and retrospective papers are required to follow the style guidelines of UAI 2022 and should be using the following adjusted template <a href="https://tractable-probabilistic-modeling.github.io/tpm2022/assets/tpm2022-template.zip" target="_blank" style="color:rgb(41,98,255);text-decoration-line:none">TPM format</a>. Submitted papers should be up to 4 pages long, excluding references. Already accepted papers can be submitted in the format of the venue they have been accepted to. Supplementary material can be put in the same pdf paper (after references); it is entirely up to the reviewers to decide whether they wish to consult this additional material.<p>All submissions must be electronic (through the link below), and must closely follow the formatting guidelines at <a href="https://tractable-probabilistic-modeling.github.io/tpm2022/cfp/" target="_blank" style="color:rgb(41,98,255);text-decoration-line:none">https://tractable-probabilistic-modeling.github.io/tpm2022/cfp/</a>; otherwise they will automatically be rejected. Reviewing for TPM 2022 is single-blind; i.e., reviewers will know the authors’ identity but authors won't know the reviewers' identity. However, we recommend that you refer to your prior work in the third person wherever possible. We also encourage links to public repositories such as GitHub to share code and/or data.</p><div><div><p><b>Submission Link:</b> <a href="https://openreview.net/group?id=auai.org/UAI/2022/Workshop/TPM" target="_blank" style="color:rgb(41,98,255);text-decoration-line:none">https://openreview.net/group?id=auai.org/UAI/2022/Workshop/TPM</a><br></p><p> <b>***Accepted papers will be considered for a</b><strong> best paper award***</strong></p><p></p><p><b><u>Organizers</u></b><br></p>YooJung Choi (UCLA)<div>Eric Nalisnick (University of Amsterdam)<br>Martin Trapp (Aalto University)<br>Fabrizio Ventola (TU Darmstadt)<br>Antonio Vergari (University of Edinburgh)<br><p><em>For any questions, contact us at </em><strong><i><a href="mailto:tpmworkshop2022@gmail.com" target="_blank" style="color:rgb(41,98,255);text-decoration-line:none">tpmworkshop2022@gmail.com</a></i></strong><br></p><p><b>***Please consider sharing this CFP in your network***</b></p></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>