基于LSTM的自动编码器特征提取

基于LSTM的自动编码器特征提取是一种利用深度学习模型结构将原始数据分解为关键信号分量，并提取这些分量的时间关系的方法。在这种方法中，首先使用自动编码器模型对原始数据进行编码和解码操作，以便获取重构的数据。然后，使用LSTM递归神经网络来捕捉这些数据的时间关系，从而提取特征。

与传统的自动编码器不同，基于LSTM的自动编码器可以更好地处理序列数据，如脑电数据。它能够学习数据的时间依赖关系，并生成具有更好表示能力的特征。

在这个方法中，首先构建一个包含多个LSTM层的模型。每个LSTM层都返回一个序列，这样就可以捕捉到数据的时间关系。然后，通过编译模型，并使用训练数据对模型进行训练。