Keras实现各类自编码器

最近利用Keras深度学习框架实现各种自编码器，参考了以下的资料：
Keras与各种各样的自编码器
在实现过程中难免出现bug或者与原博客中结果不一样的地方,现列举如下并给出解决方案：
1. 稀疏自编码器：为码字加上稀疏性约束，这一步的可视化结果与原博文不一致。代码如下：
encoding_dim=32
input_img = Input(shape=(784,))
encoded=Dense(encoding_dim,activation=’relu’,activity_regularizer=regularizers.activity_l1(10e-5))(input_img)
decoded = Dense(784, activation=’sigmoid’)(encoded)
autoencoder = Model(input=input_img, output=decoded)
选择nb_epoch=50,可视化结果为：

于是参考另外一篇博客,python实现自稀疏编码(Keras)，将正则化项的系数从10e-5调整为10e-7,就得到了与官方示例一样的可视化结果，如下：