Keras中的Autoencoder可以通过搭建一个编码器和解码器来实现。编码器将输入数据压缩为潜在表示，解码器将潜在表示解压缩为重构数据。以下是一个简单的Autoencoder实现示例：
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
# 定义编码器
input_data = Input(shape=(input_dim,))
encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu')(input_data)
# 定义解码器
decoded = Dense(input_dim, activation='sigmoid')(encoded)
# 构建Autoencoder模型
autoencoder = Model(input_data, decoded)
# 编译模型
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='mse')
# 训练模型
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是输入数据的维度，encoding_dim是潜在表示的维度。编码器和解码器中使用了全连接层，并指定了激活函数。最后，通过将输入数据和重构数据作为训练目标来训练Autoencoder模型。
需要注意的是，Autoencoder的性能很大程度上取决于编码器和解码器的设计，可以根据具体的应用场景对模型结构进行调整和优化。