Geben Sie mir eine Beschreibung, um als Kommentar in eine Python-Klasse zu dienen, von dem, was ein "TransformerEncoder"-Block macht.
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Sicher, hier ist eine mögliche Beschreibung eines TransformerEncoder-Blocks: "" Der TransformerEncoder-Block ist ein grundlegender Baustein in der Transformer-Architektur für Sequenz-zu-Sequenz-Modellierung. Er besteht aus mehreren Schichten von Selbstaufmerksamkeit und Feedforward-Neuralnetzwerken, die jeweils auf einer Sequenz von Input-Embeddings arbeiten. In der Selbstaufmerkungsschicht werden die Input-Embeddings in drei Darstellungen umgewandelt: Abfrage, Schlüssel und Wert. Diese Darstellungen werden verwendet, um einen Aufmerksamkeitsscore zwischen jedem Paar von Positionen in der Eingangssequenz zu berechnen, die bestimmt, wie viel jede Position an jeder anderen Position hält. Die resultierenden Aufmerksamkeitsgewichte werden verwendet, um eine gewichtete Summe der Wertedarstellungen zu berechnen, die eine besuchte Darstellung für jede Position erzeugt. Die Feedforward-Schicht wendet dann ein dichtes neuronales Netzwerk für jede besuchte Darstellung unabhängig an, wodurch eine neue Reihe von Einbettungen erzeugt wird, die höhere Ebenen der Eingangssequenz erfassen. Diese Einbettungen werden dann als Eingang in die nächste Schicht des TransformersEncoder-Blocks, oder als Ausgabe in der letzten Schicht.
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Könntest du es kürzer machen?
user
Sicherlich! Hier ist ein kürzerer Kommentar für einen `TransformerEncoder`-Block in Python: ```python class TransformerEncoder: """ Gilt für Selbstaufmerksamkeit und ein neuronales Feedforward-Netzwerk auf eine Sequenz von Eingängen, um eine Ausgabesequenz von gleicher Länge zu erzeugen.
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