<div dir="ltr"><p style="color:rgba(0,0,0,0.87);font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px"><span style="background-color:transparent">*** Apologies for cross postings ***</span></p><p style="color:rgba(0,0,0,0.87);font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px"><span style="background-color:transparent">Dear colleagues,</span></p><p style="color:rgba(0,0,0,0.87);font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px">we would like to draw your attention to the following special session at ESANN 2027:</p><p style="color:rgba(0,0,0,0.87);font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px"><strong>Where Kernels Meet Networks: Neural Tangent Kernels, Gaussian Processes and Beyond</strong></p><p style="color:rgba(0,0,0,0.87);font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px"><strong>Organizers:</strong><br>Frank-Michael Schleif, Technical University of Applied Sciences Würzburg-Schweinfurt, Germany<br>Nils M. Kriege, University of Vienna, Austria<br>Johan Suykens, KU Leuven, Belgium</p><p style="color:rgba(0,0,0,0.87);font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px">Kernel methods and neural networks have historically often been viewed as competing paradigms. A substantial body of recent work, however, has revealed increasingly close connections between them.</p><p style="color:rgba(0,0,0,0.87);font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px">Infinitely wide neural networks can be described in terms of kernels and Gaussian processes, while Neural Tangent Kernels provide an infinite-dimensional kernel perspective on the training dynamics of wide networks. At the same time, current research increasingly moves beyond fixed limiting kernels towards learnable, structured and expressive kernel models, finite-width effects, alternative infinite-width limits, and scalable computational approaches.</p><p style="color:rgba(0,0,0,0.87);font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px">The aim of this special session is to bring together these different perspectives and to encourage interaction between researchers working on kernel methods, Gaussian processes, neural-network theory, and related areas.</p><p style="color:rgba(0,0,0,0.87);font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px">We welcome theoretical, methodological and applied contributions on topics including, but not limited to:</p><ul style="color:rgba(0,0,0,0.87);font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px"><li>infinite-width, arc-cosine, compositional and deep kernels;</li><li>correspondences between neural networks, Gaussian processes and Neural Tangent Kernels;</li><li>finite-width effects and deviations from the NTK regime;</li><li>feature learning and mean-field limits beyond lazy training;</li><li>deep kernel processes and learning kernel representations from data;</li><li>heavy-tailed and stable infinite-width limits;</li><li>deep and restricted kernel machines;</li><li>graph kernels, graph neural networks and message-passing expressivity;</li><li>random features, Nyström methods, low-rank approximations and sketching;</li><li>indefinite, non-metric and structured kernels;</li><li>Gaussian processes for deep models, uncertainty quantification and calibration;</li><li>applications to molecular, graph, scientific and other structured data.</li></ul><p style="color:rgba(0,0,0,0.87);font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px"><strong>Paper submission deadline:</strong> 18 November 2026<br><strong>ESANN 2027:</strong> 21–23 April 2027, Bruges, Belgium and online</p><p style="color:rgba(0,0,0,0.87);font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px">Submissions to special sessions follow the same review procedure, format and submission rules as regular ESANN papers. Authors should indicate the corresponding special session when submitting.</p><p style="color:rgba(0,0,0,0.87);font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px">Further information about the special session and submission procedure can be found on the ESANN website.</p><p style="color:rgba(0,0,0,0.87);font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px">We would be very happy to see contributions addressing the increasingly rich interface between kernel learning, Gaussian processes and neural networks.</p><p style="color:rgba(0,0,0,0.87);font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px">Best regards,</p><p style="color:rgba(0,0,0,0.87);font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px">Frank-Michael Schleif<br>on behalf of the session organizers<br>Nils M. Kriege · Johan Suykens · Frank-Michael Schleif</p></div>