lstm autoencoder

LSTM AutoEncoder是一种神经网络结构，用于将输入序列进行编码和解码。根据引用\[1\]和\[2\]的描述，LSTM AutoEncoder的结构可以有多种版本。一种常见的结构是将编码器和解码器都构建为LSTM层和全连接层的组合。编码器通常由一个LSTM层和一个全连接层组成，而解码器则由一个全连接层和一个LSTM层组成。这种结构的目的是将输入序列压缩为一个低维表示，然后再通过解码器将其重构回原始序列。

另一种常见的结构是根据引用\[3\]中的描述，使用多个LSTM层和全连接层来构建编码器和解码器。编码器部分将输入序列逐步压缩为一个低维表示，然后解码器部分将该表示逐步重构回原始序列。

总之，LSTM AutoEncoder是一种用于序列数据的自编码器结构，可以将输入序列进行压缩和重构。具体的网络结构可以根据需求和实际情况进行设计和调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pytorch 实现 LSTM AutoEncoder 与案例](https://blog.csdn.net/weixin_35757704/article/details/118459850)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [用于Keras极端罕见事件分类的LSTM自动编码器](https://blog.csdn.net/weixin_41697507/article/details/90323592)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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