# AutoEncoder H = self.embedder(X) X_tilde = self.recovery(H) self.autoencoder = Model(inputs=X, outputs=X_tilde)

在给出的代码中，首先通过调用 embedder 模型的对象 self.embedder 对输入数据 X 进行编码，得到编码后的表示 H。接下来，将编码后的表示 H 作为输入，通过调用 recovery 模型的对象 self.recovery 对其进行解码，得到重构后的数据 X_tilde。

最后，使用 Keras 的 Model 类创建了一个名为 autoencoder 的模型对象，其输入为 X，输出为 X_tilde。这个 autoencoder 模型将编码和解码过程封装在一起，可以通过传入输入数据 X 来获取重构后的输出数据 X_tilde。

总结起来，这段代码实现了一个自编码器（AutoEncoder）模型，通过 embedder 模型对输入进行编码，再通过 recovery 模型对编码后的表示进行解码，最终得到重构后的输出。自编码器可以用于学习数据的低维表示和数据重构，具体的应用和目的可能需要根据代码的上下文和整个系统的设计来确定。