不完線形オートエンコーダによる PCA

次のコードで空欄になっている行に入る適切な選択肢を 1 ~ 3 から選び，オートエンコーダによる PCA を実装してください．

import tensorflow as tf

n_inputs = 3
n_hidden = 2
n_outputs = n_inputs

learning_rate = 0.01

X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, n_inputs])

# Q1：コーディング層を定義してください．
hidden = ##########

[Q1の選択肢]
1. tf.layers.dense(X, n_hidden)
2. tf.layers.dense(n_hidden)
3. tf.placeholder(X, n_hidden)

# Q2：出力層を定義してください．
outputs = ##########

reconstruction_loss = tf.reduce_mean(tf.square(outputs – X))

optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate)
training_op = optimizer.minimize(reconstruction_loss)

init = tf.global_variables_initializer()

[Q2の選択肢]
1. tf.placeholder(hidden, n_outputs)
2. tf.layers.dense(n_hidden, n_outputs)
3. tf.layers.dense(hidden, n_outputs)