<html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"></head><body style="word-wrap: break-word; -webkit-nbsp-mode: space; line-break: after-white-space;">Dear all,<div class=""><br class="">We are now accepting abstract submissions to the 2020 Conference on the mathematical theory of deep neural networks (DeepMath). DeepMath is a highly interdisciplinary conference focused on understand fundamental theory driving the empirical success of Deep Learning. We are excited for this year's diverse set of invited speakers (see <a href="https://deepmath-conference.com" class="">https://deepmath-conference.com</a> for more information) and invite additional contributions from the community.</div><div class=""><br class="">Due to ongoing concerns about Covid-19, this year’s DeepMath conference will be conducted virtually. We are presently working on finalizing an online format that will seek to capture the small, community-focused experience of past DeepMath events. Important updates related to submission and registration are included below: </div><div class=""><br class="">== Submissions == <br class="">We are still accepting submissions for virtual “posters” consisting of a pre-recorded talk and Q&A session. Similarly to last year, a selected number of top posters will be invited to present their work live as contributed talks. </div><div class=""><br class="">== Registration == <br class="">Participation in the conference will require registration costing a nominal fee. We are working to keep costs as low as we can given the online nature of the event. As with last year, all talks will be live-streamed for free.</div><div class=""><br class="">More information on submissions can be found at the DeepMath website at<br class=""><a href="https://deepmath-conference.com/submissions" class="">https://deepmath-conference.com/submissions</a></div><div class=""><br class="">Warmest regards,<br class="">The DeepMath Organizing Committee</div><div class=""><br class=""></div><div class=""><img apple-inline="no" id="69A5C220-EBA0-4B3F-AEB7-7A0FCE6FEEF5" src="cid:3AA80525-4B5F-4B9B-89BD-55021C0C5A10@princeton.edu" class=""></div></body></html>