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• 2019 : Poster Session »
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• 2019 : Neural Reparameterization Improves Structural Optimization »
  Stephan Hoyer · Jascha Sohl-Dickstein · Sam Greydanus
• 2019 : Poster Session I »
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• 2019 Poster: Transfusion: Understanding Transfer Learning for Medical Imaging »
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• 2019 Poster: Wide Neural Networks of Any Depth Evolve as Linear Models Under Gradient Descent »
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• 2019 Poster: A Fourier Perspective on Model Robustness in Computer Vision »
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• 2019 Poster: Invertible Convolutional Flow »
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• 2019 Spotlight: Invertible Convolutional Flow »
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• 2018 Poster: Insights on representational similarity in neural networks with canonical correlation »
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• 2018 Poster: PCA of high dimensional random walks with comparison to neural network training »
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• 2018 Spotlight: Sanity Checks for Saliency Maps »
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• 2017 Workshop: Deep Learning: Bridging Theory and Practice »
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• 2017 : Adversarial Patch »
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• 2017 Poster: REBAR: Low-variance, unbiased gradient estimates for discrete latent variable models »
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• 2017 Oral: REBAR: Low-variance, unbiased gradient estimates for discrete latent variable models »
  George Tucker · Andriy Mnih · Chris J Maddison · John Lawson · Jascha Sohl-Dickstein
• 2016 : From Brains to Bits and Back Again »
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• 2016 : Opening Remarks »
  Jascha Sohl-Dickstein
• 2016 Workshop: Brains and Bits: Neuroscience meets Machine Learning »
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• 2016 Poster: Exponential expressivity in deep neural networks through transient chaos »
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• 2015 Workshop: Statistical Methods for Understanding Neural Systems »
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