游戏产品系统

调用Python turtle绘图库，配置画笔样式，使用多层for循环控制画笔移动与转向，完成各类几何图形绘制，实现图形可视化输出。

多头自注意力模块 MultiHeadSelfAttention：实现Transformer多头自注意力机制，支持掩码mask操作，完成特征权重计算、dropout正则化，对序列特征做注意力加权融合，捕捉文本序列内部长距离依赖关系。

2. Transformer编码器层 TransformerEncoderLayer：封装完整Transformer编码单元，集成多头自注意力、两层全连接前馈网络，搭配层归一化、残差连接与dropout，使用GELU激活函数，对输入序列特征做深度编码，优化序列表征。

3. 深度残差卷积块 ResidualConvBlock：面向图像特征提取，由两层3×3卷积、批归一化、ReLU激活、二维Dropout构成，引入残差下采样分支，解决深度网络梯度退化问题，完成图像局部特征提取与映射。

多头自注意力模块 MultiHeadSelfAttention：实现Transformer多头自注意力机制，支持掩码mask操作，完成特征权重计算、dropout正则化，对序列特征做注意力加权融合，捕捉文本序列内部长距离依赖关系。

2. Transformer编码器层 TransformerEncoderLayer：封装完整Transformer编码单元，集成多头自注意力、两层全连接前馈网络，搭配层归一化、残差连接与dropout，使用GELU激活函数，对输入序列特征做深度编码，优化序列表征。

3. 深度残差卷积块 ResidualConvBlock：面向图像特征提取，由两层3×3卷积、批归一化、ReLU激活、二维Dropout构成，引入残差下采样分支，解决深度网络梯度退化问题，完成图像局部特征提取与映射。