从DL4J中的自动编码器读取重构向量

我的目标是建立一个自动编码网络,在那里我可以训练身份函数,然后向前传递,生成一个输入的重构。

为此,我正在尝试使用 VariationalAutoencoder 例如:

MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()
                .seed(77147718)
                .trainingWorkspaceMode(WorkspaceMode.NONE)
                .gradientNormalization(GradientNormalization.ClipElementWiseAbsoluteValue)
                .gradientNormalizationThreshold(1.0)
                .optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.CONJUGATE_GRADIENT)
                .list()
                .layer(0, new VariationalAutoencoder.Builder()
                        .activation(Activation.LEAKYRELU)
                        .nIn(100).nOut(15)
                        .encoderLayerSizes(120, 60, 30)
                        .decoderLayerSizes(30, 60, 120)
                        .pzxActivationFunction(Activation.IDENTITY)
                        .reconstructionDistribution(new BernoulliReconstructionDistribution(Activation.SIGMOID.getActivationFunction()))
                        .build())
                .pretrain(true).backprop(false)
                .build();

然而, 变分编码器 似乎是为训练(和提供)从输入到编码版本的映射而设计的,即在上面的示例配置中,大小为100的向量到大小为15的向量。

然而,我对编码的版本并不特别感兴趣,但是我想训练一个100向量到它自身的映射。然后,我想通过它运行另外100个向量,并返回它们的重建版本。

但即使在查看 变分编码器 (或) AutoEncoder 我也不知道该怎么做。或者这些层不是为这种“端到端使用”而设计的,我必须手动构建一个自动编码网络?