tensorflow - 時系列データに LSTM オートエンコーダーを実装する方法は?

Question

以下の Keras ブログでは、LSTM オートエンコーダーについて高レベルで言及しています。

https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html

しかし、ベアボーンの参照コードのみが提供され、その不完全です。

from keras.layers import Input, LSTM, RepeatVector
from keras.models import Model

inputs = Input(shape=(timesteps, input_dim))
encoded = LSTM(latent_dim)(inputs)

decoded = RepeatVector(timesteps)(encoded)
decoded = LSTM(input_dim, return_sequences=True)(decoded)

sequence_autoencoder = Model(inputs, decoded)
encoder = Model(inputs, encoded)

質問

1. 上記のコードを拡張して、ダミーの時系列データの作業コードを開発するにはどうすればよいですか?