Jupyter Notebook 代码解析：时间步长、特征维度、隐藏层等参数

这段代码定义了一些变量和参数，具体含义如下：

'timesteps'：输入数据的时间步数，即序列长度。

'input_dim'：输入数据的特征维度。

'intermediate_dim'：中间层的维度，即编码器和解码器中间的隐藏层维度。

'batch_size'：每次训练时使用的样本数。

'latent_dim'：潜在空间的维度，即编码器输出的向量维度。

'epochs'：训练的轮数。

'masking_value'：输入数据中的掩码值，用于处理变长的序列数据。