Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Geef me een beschrijving, om te dienen als commentaar in een Python klasse, van wat een "TransformerEncoder" blok doet.

###

### Antwoord:
Geef me een beschrijving, om te dienen als commentaar in een Python klasse, van wat een "TransformerEncoder" blok doet.
Zeker, hier is een mogelijke beschrijving van een TransformerEncoder blok: """ De TransformerEncoder blok is een fundamentele bouwsteen in de Transformer architectuur voor sequence-to-sequence modellering. Het bestaat uit meerdere lagen van zelf-aandacht en feedforward neurale netwerken, elk van die werkt op een opeenvolging van input inbeddingen. In de zelf-aandacht laag, de input inbeddingen worden omgezet in drie voorstellingen: query, sleutel, en waarde. Deze voorstellingen worden gebruikt om een aandachtsscore te berekenen tussen elk paar posities in de input opeenvolging, die bepaalt hoeveel elke positie aan elke andere positie deelneemt. De resulterende aandachtsgewichten worden gebruikt om een gewogen som van de waardevoorstellingen te berekenen, waardoor een bijgewoonde weergave voor elke positie. De feedforward laag past dan een dichte neurale netwerk toe op elke aanwezige vertegenwoordiging onafhankelijk, waardoor een nieuwe set van embeddingen die hogere niveau functies van de invoerreeks vastleggen.
Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Geef me een beschrijving, om te dienen als commentaar in een Python klasse, van wat een "TransformerEncoder" blok doet.

###

### Antwoord:
Zeker, hier is een mogelijke beschrijving van een TransformerEncoder blok: """ De TransformerEncoder blok is een fundamentele bouwsteen in de Transformer architectuur voor sequence-to-sequence modellering. Het bestaat uit meerdere lagen van zelf-aandacht en feedforward neurale netwerken, elk van die werkt op een opeenvolging van input inbeddingen. In de zelf-aandacht laag, de input inbeddingen worden omgezet in drie voorstellingen: query, sleutel, en waarde. Deze voorstellingen worden gebruikt om een aandachtsscore te berekenen tussen elk paar posities in de input opeenvolging, die bepaalt hoeveel elke positie aan elke andere positie deelneemt. De resulterende aandachtsgewichten worden gebruikt om een gewogen som van de waardevoorstellingen te berekenen, waardoor een bijgewoonde weergave voor elke positie. De feedforward laag past dan een dichte neurale netwerk toe op elke aanwezige vertegenwoordiging onafhankelijk, waardoor een nieuwe set van embeddingen die hogere niveau functies van de invoerreeks vastleggen.