Rapidae: A Python Library for Creation, Experimentation, and Benchmarking of Autoencoder Models
Author:
Affiliation:
1. University of Oviedo,Computer Science Department,Gijon,Spain
Funder
Ministry of Economy, Industry and Competitiveness (“Ministerio de Economia, Industria y Competitividad”) from Spain/FEDER
Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx8/10609967/10611747/10612163.pdf?arnumber=10612163
Reference29 articles.
1. Autoencoders
2. Pytorch: An imperative style, high-performance deep learning library;Paszke,2019
3. Recent Advances in Variational Autoencoders With Representation Learning for Biomedical Informatics: A Survey
4. Stacked denoising autoencoders for sentiment analysis: a review
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