<div dir="ltr"><p dir="ltr" style="color:rgb(0,0,0);font-family:-webkit-standard;line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt"><span style="font-family:Arial;color:rgb(47,47,47);background-color:transparent;font-weight:700;font-variant-east-asian:normal;vertical-align:baseline;white-space:pre-wrap"><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:arial,helvetica,sans-serif">When: </span><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-weight:400">      Monday, June 3rd </span><span class="gmail-m_-2647462999077624276gmail-m_-3411266119445442254gmail-m_6316209232226705314gmail-m_3754138226766872315gmail-m_3482343377449344169gmail-m_-2735053071228372302gmail-m_7448609273631148031gmail-m_-2154329794935359533gmail-m_-8793282726721029490gmail-m_-3244609389970801979gmail-m_-3623658629141391452gmail-m_9092035972284487620gmail-m_3787129533418353062m_8623545428725725323gmail-m_2873882304663502708gmail-m_-3789046984517165451gmail-m_6280573200025755333gmail-m_5159318120685850543gmail-m_1790959466673216095gmail-m_-5333227643664982572m_2625127627517695854m_2683896348608817813gmail-m_7672563966056633266gmail-m_-6461243813863673855gmail-m_-742000311328020925gmail-m_7559459027998801583gmail-m_4801029585485711767gmail-m_8517121454174849988gmail-m_-6691959996525573090gmail-m_1517372298344856049gmail-m_491069367152086750gmail-m_-8327640324523575189gmail-m_2420618808463760418gmail-m_7960197898027616883gmail-m_8692226636264124041gmail-m_2794822896869921223gmail-m_7508998950622620526gmail-m_-7153355664495542534gmail-il" style="color:rgb(0,0,0);font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-weight:400">at</span><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-weight:400"> </span><b style="color:rgb(0,0,0);font-family:arial,helvetica,sans-serif">3:00pm</b>
</span></p><div class="gmail_default"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div class="gmail_default" style="font-weight:bold"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif">Where:<span style="font-weight:400">      </span><span class="gmail-m_-2647462999077624276gmail-m_-3411266119445442254gmail-m_6316209232226705314gmail-m_3754138226766872315gmail-m_3482343377449344169gmail-m_-2735053071228372302gmail-m_7448609273631148031gmail-m_-2154329794935359533gmail-m_-8793282726721029490gmail-m_-3244609389970801979gmail-m_-3623658629141391452gmail-m_9092035972284487620gmail-m_3787129533418353062m_8623545428725725323gmail-m_2873882304663502708gmail-m_-3789046984517165451gmail-m_6280573200025755333gmail-m_5159318120685850543gmail-m_1790959466673216095gmail-m_-5333227643664982572m_2625127627517695854m_2683896348608817813gmail-m_7672563966056633266gmail-m_-6461243813863673855gmail-m_-742000311328020925gmail-m_7559459027998801583gmail-m_4801029585485711767gmail-m_8517121454174849988gmail-m_-6691959996525573090gmail-m_1517372298344856049gmail-m_491069367152086750gmail-m_-8327640324523575189gmail-m_2420618808463760418gmail-m_7960197898027616883gmail-m_8692226636264124041gmail-m_2794822896869921223gmail-m_7508998950622620526gmail-m_-7153355664495542534gmail-m_8421504075585210435gmail-m_3262824545120381495gmail-m_-1141671822915777344gmail-m_-7219251726624328345gmail-m_-8588148075564318222gmail-m_-8767966813928691312gmail-m_-1542318334608687154gmail-m_5717104778280916634gmail-m_4845490158781220632gmail-m_5124567205141626540gmail-m_3209361100497750746gmail-m_2953668934074478317gmail-m_-3155518689668024534m_9067904842688472155gmail-m_3071693547520408192gmail-il" style="font-weight:400"><span class="gmail-m_-2647462999077624276gmail-m_-3411266119445442254gmail-m_6316209232226705314gmail-m_3754138226766872315gmail-m_3482343377449344169gmail-m_-2735053071228372302gmail-m_7448609273631148031gmail-m_-2154329794935359533gmail-m_-8793282726721029490gmail-m_-3244609389970801979gmail-m_-3623658629141391452gmail-m_9092035972284487620gmail-m_3787129533418353062m_8623545428725725323gmail-m_2873882304663502708gmail-m_-3789046984517165451gmail-m_6280573200025755333gmail-m_5159318120685850543gmail-m_1790959466673216095gmail-m_-5333227643664982572m_2625127627517695854m_2683896348608817813gmail-m_7672563966056633266gmail-m_-6461243813863673855gmail-m_-742000311328020925gmail-m_7559459027998801583gmail-m_4801029585485711767gmail-m_8517121454174849988gmail-m_-6691959996525573090gmail-m_1517372298344856049gmail-m_491069367152086750gmail-m_-8327640324523575189gmail-m_2420618808463760418gmail-m_7960197898027616883gmail-m_8692226636264124041gmail-m_2794822896869921223gmail-m_7508998950622620526gmail-m_-7153355664495542534gmail-il"><span class="gmail-m_-2647462999077624276gmail-m_-3411266119445442254gmail-m_6316209232226705314gmail-m_3754138226766872315gmail-m_3482343377449344169gmail-m_-2735053071228372302gmail-m_7448609273631148031gmail-m_-2154329794935359533gmail-m_-8793282726721029490gmail-m_-3244609389970801979gmail-m_-3623658629141391452gmail-m_9092035972284487620gmail-m_3787129533418353062m_8623545428725725323gmail-m_2873882304663502708gmail-m_-3789046984517165451gmail-m_6280573200025755333gmail-m_5159318120685850543gmail-m_1790959466673216095gmail-m_-5333227643664982572m_2625127627517695854m_2683896348608817813gmail-m_7672563966056633266gmail-m_-6461243813863673855gmail-m_-742000311328020925gmail-m_7559459027998801583gmail-m_4801029585485711767gmail-il"><span class="gmail-il">TTIC</span></span></span></span><span style="font-weight:400">, 6045 S Kenwood Avenue, 5th Floor, Room 526</span></font></div><div class="gmail_default" style="font-weight:bold"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-weight:400"><br></span></font></div><p dir="ltr" style="line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt"><span style="color:rgb(47,47,47);background-color:transparent;font-variant-east-asian:normal;vertical-align:baseline;white-space:pre-wrap"><font style="color:rgb(34,34,34);white-space:normal"><span style="color:rgb(0,0,0)"><b>Who:</b></span><span style="color:rgb(0,0,0)"><b> </b>        </span></font></span><span style="letter-spacing:0.2px"><font face="arial, sans-serif" style="" color="#000000">Alberto Bietti, Inria</font></span></p><p dir="ltr" style="line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt"><font color="#000000"><br></font></p><p dir="ltr" style="line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt"><span style="color:rgb(47,47,47);background-color:transparent;font-variant-east-asian:normal;vertical-align:baseline;white-space:pre-wrap"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><b>Title:         </b></font></span><font color="#000000">Invariance and Stability to Deformations of Deep Convolutional Representations</font></p><p dir="ltr" style="line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt"><span style="color:rgb(47,47,47);background-color:transparent;font-variant-east-asian:normal;vertical-align:baseline;white-space:pre-wrap"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><b><br></b></font></span></p><p dir="ltr" style="line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt"><span style="background-color:transparent;font-variant-east-asian:normal;vertical-align:baseline;white-space:pre-wrap"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><b>Abstract:  </b></font></span>The success of deep convolutional architectures is often attributed in part to their ability to learn multiscale and invariant representations of natural signals. However, a precise study of these properties and how they affect learning guarantees is still missing. In this talk, we consider deep convolutional representations of signals; we study their invariance to translations and to more general groups of transformations, their stability to the action of diffeomorphisms, and their ability to preserve signal information. This analysis is carried by introducing a multilayer kernel based on convolutional kernel networks and by studying the geometry induced by the kernel mapping. We then characterize the corresponding reproducing kernel Hilbert space (RKHS), showing that it contains a large class of convolutional neural networks with smooth activation functions. This analysis allows us to separate data representation from learning, and to provide a canonical measure of model complexity, the RKHS norm, which controls both stability and generalization of any learned model. This theory also leads to new practical regularization strategies for deep learning that are effective when learning on small datasets, or to obtain adversarially robust models.</p><p dir="ltr" style="line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt"><span style="background-color:transparent;font-variant-east-asian:normal;vertical-align:baseline;white-space:pre-wrap"><b style="font-family:arial,helvetica,sans-serif"><br></b></span></p><div><b style="color:rgb(33,33,33)">Host: </b><span style="color:rgb(33,33,33)"><a href="mailto:nati@ttic.edu">Nati Srebro</a></span><font face="arial, helvetica, sans-serif"></font></div><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><b><font color="#0b5394">Alicia McClarin</font></b><div><div><font color="#0b5394"><i>Toyota Technological Institute at Chicago</i></font></div><div><div><font color="#0b5394"><i>6045 S. Kenwood Ave., </i></font><i style="color:rgb(11,83,148)">Office 518</i></div><div><font color="#0b5394"><i>Chicago, IL 60637</i></font></div></div><div><a href="http://www.ttic.edu/" target="_blank"><font color="#0b5394"><i>www.ttic.edu</i></font></a></div></div></div></div></div></div></div></div></div>