Gib mir eine Beschreibung, die als Kommentar in einer Python-Klasse dient, was ein "TransformerEncoder"-Block macht.
Sicher, hier ist ein Beispiel für eine Beschreibung eines TransformerEncoder-Blocks in Python:

```python
class TransformerEncoder:
    """
    Ein TransformerEncoder-Block wendet Multi-Head-Selbst-Aufmerksamkeit und ein Feedforward-Neuronales Netzwerk auf eine Eingabesequenz an, um eine codierte Darstellung der Eingabe zu generieren. In der natürlichen Sprachverarbeitung wird es häufig verwendet, um eine Sequenz von Token wie Wörter oder Sätze zu kodieren, um Einbettungen für Aufgaben wie Sprachmodellierung, maschinelle Übersetzung oder Sentimentanalyse zu generieren. Der Multi-Head-Selbst-Aufmerksamkeitsmechanismus ermöglicht es dem Encoder, gleichzeitig auf verschiedene Teile der Eingabesequenz zu achten, und das Feedforward-Neuronale Netzwerk bietet nichtlineare Transformationen für die Eingabe-Einbettungen. Die Ausgabe des TransformerEncoder-Blocks ist ein Tensor mit der gleichen Form wie der Eingabe-Tensor, jedoch ist jedes Element eine erlernte Kodierung des entsprechenden Elements in der Eingabe.
    """
 ```

Dieser Kommentar beschreibt einen TransformerEncoder-Block als Komponente eines Transformer-Neuronalen Netzwerks, das Multi-Head-Selbst-Aufmerksamkeit und ein Feedforward-Neuronales Netzwerk auf eine Eingabesequenz anwendet, um eine codierte Darstellung der Eingabe zu generieren. Er hebt die potenziellen Anwendungen eines TransformerEncoder-Blocks in der natürlichen Sprachverarbeitung und seine Fähigkeit hervor, gleichzeitig auf verschiedene Teile einer Eingabesequenz zu achten. Schließlich wird darauf hingewiesen, dass die Ausgabe des TransformerEncoder-Blocks ein Tensor mit der gleichen Form wie der Eingabe-Tensor ist, jedoch jedes Element eine erlernte Kodierung des entsprechenden Elements in der Eingabe ist.