Autoencoderの設計方法について

失礼致します
python3にてchainerを用いて、Autoencoderの設計を行っています。
初学者なもので現在様々なものを参考に勉強を行っており、Autoencoderに関して以下のようなコードを見つけました。

class AE(Chain):
    def __init__(self):
        super(AE, self).__init__(
            l1 = L.Linear(4,2),
            l2 = L.Linear(2,4),
    )
    def __call__(self, x):
        bv = self.fwd(x)
        return F.mean_squared_error(bv, x)

    def fwd(self, x):
        fv = F.sigmoid(self.l1(x))
        bv = self.l2(fv)
        return bv

このコードより２つの質問があります。

Q1.Autoencoderの復元層において活性化関数は必要ないのでしょうか
fwd関数でencodeとdecodeを行う際に以下のようにするのは間違いでしょうか

    def fwd(self, x):
        fv = F.sigmoid(self.l1(x))
        bv = F.sigmoid(self.l2(fv))
        return bv

Q2.Autoencoderを設計する際に別々のLinearを設計するのは良いのでしょうか
decodeを行う際に、encode時に使用した重みWの転置行列とencode時の出力をかけることにより復元をすることが、Autoencoderの定義だと思うのですが、重みWをencode,decode時に別々のものを設定するのは正しいのでしょうか。

Autoencoderについてお詳しい方がいらしましたら、お力を貸してください！！
よろしくお願い致します。