https://www.dagstuhl.de/23072

12. – 17. Februar 2023, Dagstuhl-Seminar 23072

Challenges and Perspectives in Deep Generative Modeling

Organisatoren

Vincent Fortuin (ETH Zürich, CH)
Yingzhen Li (Imperial College London, GB)
Stephan Mandt (University of California – Irvine, US)
Kevin Murphy (Google – Mountain View, US)

Auskunft zu diesem Dagstuhl-Seminar erteilen

Susanne Bach-Bernhard zu administrativen Fragen

Michael Gerke zu wissenschaftlichen Fragen

Classification

  • Artificial Intelligence
  • Computer Vision And Pattern Recognition
  • Machine Learning

Keywords

  • Deep generative models
  • Machine learning for science
  • Neural compression
  • Out-of-distribution detection

Dokumentation

In der Reihe Dagstuhl Reports werden alle Dagstuhl-Seminare und Dagstuhl-Perspektiven-Workshops dokumentiert. Die Organisatoren stellen zusammen mit dem Collector des Seminars einen Bericht zusammen, der die Beiträge der Autoren zusammenfasst und um eine Zusammenfassung ergänzt.

 

Download Übersichtsflyer (PDF).

Dagstuhl's Impact

Bitte informieren Sie uns, wenn eine Veröffentlichung ausgehend von Ihrem Seminar entsteht. Derartige Veröffentlichungen werden von uns in der Rubrik Dagstuhl's Impact separat aufgelistet  und im Erdgeschoss der Bibliothek präsentiert.

Publikationen

Es besteht weiterhin die Möglichkeit, eine umfassende Kollektion begutachteter Arbeiten in der Reihe Dagstuhl Follow-Ups zu publizieren.