Я реализовал авто-кодер, который получает в качестве входных векторов, которые состоят только из 0 и 1, таких как [1, 0, 1, 0, 1, 0, ...].
Аналогично, другой авто-кодер, который получает в качестве входных векторов значения, которые состоят из значений от 0 до 1, например [0.123, 1, 0.9, 0.01, 0.9, ...].В обоих случаях каждый элемент вектора является входным значением узла.Функция активации скрытых слоев - relu, а для выходного слоя - сигмоид.
Я видел несколько примеров автоэнкодеров, в которых adam/adadelta используется в качестве оптимизатора, а двоичный_кросентропий используется в качестве функции потерь.По этой причине я реализовал как adadelta, так и binary_crossentropy, но я не уверен, что в обоих случаях это правильная конфигурация.