Keras中的Autoencoder可以通過搭建一個編碼器和解碼器來實現。編碼器將輸入數據壓縮為潛在表示，解碼器將潛在表示解壓縮為重構數據。以下是一個簡單的Autoencoder實現示例：
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
# 定義編碼器
input_data = Input(shape=(input_dim,))
encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu')(input_data)
# 定義解碼器
decoded = Dense(input_dim, activation='sigmoid')(encoded)
# 構建Autoencoder模型
autoencoder = Model(input_data, decoded)
# 編譯模型
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='mse')
# 訓練模型
autoencoder.fit(X_train, X_train, epochs=50, batch_size=256, validation_data=(X_test, X_test))
在上面的示例中，input_dim是輸入數據的維度，encoding_dim是潛在表示的維度。編碼器和解碼器中使用了全連接層，并指定了激活函數。最后，通過將輸入數據和重構數據作為訓練目標來訓練Autoencoder模型。
需要注意的是，Autoencoder的性能很大程度上取決于編碼器和解碼器的設計，可以根據具體的應用場景對模型結構進行調整和優化。
