Autoencoderの設計方法について
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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 bvQ2.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。
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