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这些类是构建神经网络模型的有用工具，并提供了一些关键功能：

• EmAdd类使文本输入数据嵌入成为可能，在自然语言处理任务中被广泛使用。通过屏蔽处理填充序列的能力对许多应用程序也很重要。

• HeadLoss类是训练神经网络模型进行分类任务的常见损失函数。它计算损失和准确率的能力也对监控模型在训练期间的性能很有用。

• HiddenHead类提供了一个完全连接层，可用作许多神经网络模型中的最后一层进行预测。除了计算前向传递之外，从输出分布中进行采样的能力特别适用于语言建模和文本生成任务。

总的来说，这些类展示了神经网络模型的一些关键构建块，可以组合和扩展以构建更复杂的体系结构。

import paddle


class EmAdd(paddle.nn.Layer):
    def __init__(