Используя RepeatVector , вы можете повторить скрытый вывод n
раз.Затем, подайте его в LSTM.Вот минимальный пример:
# latent_dim: int, latent z-layer shape.
decoder_input = Input(shape=(latent_dim,))
_h_decoded = RepeatVector(timesteps)(decoder_input)
decoder_h = LSTM(intermediate_dim, return_sequences=True)
_h_decoded = decoder_h(_h_decoded)
decoder_mean = LSTM(input_dim, return_sequences=True)
_x_decoded_mean = decoder_mean(_h_decoded)
decoder = Model(decoder_input, _x_decoded_mean)
Это ясно объяснено в Документация Keras .