C语言函数递归学习记录包含程序例程+经典问题

通过详细解析每个模块的代码实现和数学公式，我们可以更深入地理解Transformer模型的工作原理。多头注意力机制：通过多个注意力头并行计算，增强了模型的表达能力。位置前馈网络：通过简单的全连接神经网络引入非线性，增强模型的建模能力。残差连接：通过将输入直接添加到输出中，避免了梯度消失问题，提高了模型的训练效率。层归一化：在每个样本上独立进行归一化，提高了模型的稳定性和并行性。