序列多索引模型和深度注意力网络的学习基本限制：高维渐近和尖锐阈值论文 – Transformer模型理论框架研究

该项目探讨了深度注意力神经网络的学习，特别是将深度注意力网络映射到序列多指标模型，并分析了高维渐近条件下的统计和计算极限。研究揭示了深度注意力网络中层级序列学习的现象，为理解和优化Transformer等复杂序列模型提供了理论基础。

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这是一个双层递归卷积网络模型的参考实现，旨在提供灵活的应用支持和优化的性能。

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