An analysis on the use of autoencoders for representation learning: Fundamentals, learning task case studies, explainability and challenges

Versión depositada: Manuscrito del autor (AAM / Post-print). Cumplimiento de política editorial: Según la política de autoarchivo de Elsevier para la revista Neurocomputing (ISSN: 0925-2312), se permite el depósito del manuscrito en el repositorio institucional del autor. El periodo de embargo de 24...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Charte, David, Charte, Francisco, Del Jesus, María José, Herrera, Francisco
Tipo de recurso: artículo
Estado:Versión aceptada para publicación
Fecha de publicación:2020
País:España
Institución:Universidad de Jaén
Repositorio:RUJA. Repositorio Institucional de la Producción Científica de la Universidad de Jaén
OAI Identifier:oai:ruja.ujaen.es:10953/7131
Acceso en línea:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S092523122030624X
https://hdl.handle.net/10953/7131
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Representation learning
Autoenconders
Deep learning
Feature extraction
004
004.3
004.6
004.8
Descripción
Sumario:Versión depositada: Manuscrito del autor (AAM / Post-print). Cumplimiento de política editorial: Según la política de autoarchivo de Elsevier para la revista Neurocomputing (ISSN: 0925-2312), se permite el depósito del manuscrito en el repositorio institucional del autor. El periodo de embargo de 24 meses ha expirado (fecha de publicación original: 2020). Licencia aplicada: Este manuscrito se distribuye bajo una licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC-BY-NC-ND 4.0). Enlace a la versión oficial: El documento definitivo con formato de editorial está disponible en https://doi.org/10.1016/j.neucom.2020.04.057.

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