LSTM 自动编码器

LSTM自动编码器是一种利用长短期记忆（LSTM）网络结构来构建的自动编码器模型。自动编码器是一种用于无监督学习的神经网络模型，通过将输入数据压缩为低维编码表示，然后再将其解码回原始形式。

LSTM自动编码器通常由两部分组成：编码器和解码器。编码器将输入数据序列转换为一种低维的表示，而解码器则将该低维表示转换回原始数据序列。LSTM作为一种递归神经网络结构，能够处理序列数据，并且能够更好地捕捉序列中的长期依赖关系。

在训练过程中，LSTM自动编码器的目标是最小化输入数据与解码后输出数据之间的差异，从而使得编码器能够提取出输入数据的关键特征。通过这种方式，LSTM自动编码器可以用于数据压缩、特征提取、异常检测等任务。

总结来说，LSTM自动编码器是一种利用LSTM网络结构构建的自动编码器模型，它可以用于序列数据的压缩和特征提取。