本次实验旨在开发基于Transformer架构的中日机器翻译模型。我纯纯新手，可能有许多介绍不到位的甚至错误的地方，还请见谅。欢迎批评指正。在开头的核心架构部分主要简单概括了相关内容的实现原理，把transformer的主要结构都展开并做了详细的说明。代码实现部分给出了实现整个流程的代码，包括数据预处理，包括分词、构建词汇表和数据张量化等步骤，在关键和较为复杂的代码部分都有详细的注释。拓展：如果想

在姓氏分类任务中，我们实现了两种不同的深度学习模型：卷积神经网络（CNN）和多层感知机（MLP）。CNN模型通过卷积和池化操作有效地捕捉字符级别的局部模式和特征，适合于需要考虑字符序列内部关系的文本分类任务。。在姓氏分类任务中表现出较高的准确率，能够更好地处理输入序列中的空间结构信息。MLP模型使用多个全连接层依次处理输入特征，对于输入序列结构不复杂的问题，MLP模型可以在保证一定准确率的情况下提