写一个基于KAN的1dcnn卷积神经网络，用于时间序列的seq2seq任务

在Keras库中，我们可以构建一个基于Kaldi（一种开源的语音识别工具包）的1D CNN（一维卷积神经网络）模型，用于时间序列的seq2seq（sequence to sequence）任务，例如文本生成或者机器翻译。这里是一个基础的示例，假设我们有一个编码器-解码器架构：

import tensorflow as tf
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, LSTM, Embedding, TimeDistributed, Dense

# 定义超参数
input_vocab_size = ... # 输入序列词汇表大小
output_vocab_size = ... # 输出序列词汇表大小
embedding_dim = ... # 字符嵌入维度
kernel_size = ... # 卷积核大小
filters = ... # 卷积滤波器数
lstm_units = ... # LSTM单元数
epochs = ... # 训练轮数

# 创建输入层
encoder_input = Input(shape=(None,))
decoder_input = Input(shape=(None,))

# 嵌入层
encoder_embedding = Embedding(input_vocab_size, embedding_dim)(encoder_input)
decoder_embedding = Embedding(output_vocab_size, embedding_dim)(decoder_input)

# 序列到序列传递
encoder_cnn = Conv1D(filters=filters, kernel_size=kernel_size, padding='same')(encoder_embedding)   # 一维卷积
encoder_cnn = tf.keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=None, strides=2)(encoder_cnn)   # 可选池化操作
encoder_cnn, encoder_state_h, encoder_state_c = LSTM(lstm_units, return_state=True)(encoder_cnn)

# 解码器初始状态设置
decoder_lstm = LSTM(lstm_units, return_sequences=True, return_state=True)
decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_embedding, initial_state=[encoder_state_h, encoder_state_c])

# 时间分布层应用到解码器输出上，以便于预测每个时间步对应的输出单词
decoder_dense = TimeDistributed(Dense(output_vocab_size, activation='softmax'))
decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)

# 创建完整的模型
model = Model([encoder_input, decoder_input], decoder_outputs)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

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