Geben Sie mir eine Beschreibung, um als Kommentar in eine Python-Klasse zu dienen, von dem, was ein "TransformerEncoder"-Block macht.
Sicher, hier ist eine Beispielbeschreibung eines TransformerEncoder-Blocks in Python: Klasse TransformerEncoder: "" Ein TransformerEncoder-Block wendet Multi-Head-Selbstaufmerksamkeit und Feedforward-Neuralnetzwerk an, um kodierte Darstellung des Inputs zu erzeugen. In der natürlichen Sprachverarbeitung wird er oft verwendet, um eine Sequenz von Token wie Wörtern oder Sätzen zu kodieren, um Einbettungen für Aufgaben wie Sprachmodellierung, maschinelle Übersetzung oder Stimmungsanalyse zu erzeugen. Der Mehrkopf-Selbstaufmerkungsmechanismus ermöglicht es dem Encoder, verschiedene Teile der Eingangssequenz gleichzeitig zu erfassen, und das Feedforward-Neuralnetzwerk bietet nichtlineare Transformationen für die Input-Einbettungen. Der Ausgang des TransformerEncoder-Blocks ist ein Tensor der gleichen Form wie der Eingangs-Tensor, aber mit jedem Element ist eine erlernte Kodierung des entsprechenden Elements in der Eingabe. "" Dieser Kommentar beschreibt einen TransformerEncoder-Block als Bestandteil eines Transformer-Neuralnetzwerks, das Multihead-Selbstabstimmungs und