Add. 增加GitHub的公式展示

人人都能看懂的Transformer/第八章——最后的输出.md

@@ -69,6 +69,14 @@ Output Y: [-2.59709604 -0.78316274 -4.6765379   3.25016417]
 Softmax层是一个激活函数，它将线性层的输出转换为一个概率分布。每个元素的值介于0和1之间，并且所有元素的和为1。这使得模型能够为每个可能的输出词汇生成一个概率。
 
 生成概率分布：为了从模型中得到一个实际的输出序列，需要将模型的输出转换为一个概率分布，这样就可以选择概率最高的词作为预测结果。
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+GitHub展示：
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+$`\text{softmax}(z)_i = \frac{e^{z_i}}{\sum_{j=1}^{n} e^{z_j}}
+\\
+其中，\text{softmax}(z)_i 是向量 z中第i个元素的softmax值,\\ e是自然对数的底，n是向量z的长度，\sum_{j=1}^{n} e^{z_j}是所有元素的指数和。`$
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+markdown展示：
 $$
 \text{softmax}(z)_i = \frac{e^{z_i}}{\sum_{j=1}^{n} e^{z_j}}
 \\