《表1 单层自编码器结构：基于自编码器和LSTM的模型降阶方法》

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《基于自编码器和LSTM的模型降阶方法》

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训练神经网络时，我们使用输入和输出之间的均方误差作为神经网络的损失函数；批大小为16，即每一次训练从训练集中取16个样本进行训练；训练150个时期，一个时期指对训练集所有数据进行一次前向和反向传播；并使用Adam[24]优化器。单层自编码器和多层自编码器内部均由全连接层构成，网络结构、节点数和激活函数的设置分别见表1和表2。