<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

You are a helpful chatbot that always answers in Uzbek.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Menga "TransformerEncoder" blokining nima qilishi haqida Python sinfiga izoh sifatida xizmat qiladigan tavsif bering.<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Albatta, bu yerda Python-dagi TransformerEncoder blokining misol tavsifi: TransformerEncoder sinfi: """ TransformerEncoder bloki ko'p boshli o'z-o'zini e'tiborga oladi va neyron tarmog'ini o'z ichiga oladi, bu esa kirish ketma-ketligini kodlangan ko'rinishni yaratish uchun ishlatiladi. Tabiiy tilni qayta ishlashda, ko'pincha so'zlar yoki jumlalar kabi belgilar ketma-ketligini kodlash uchun ishlatiladi, tilni modellashtirish, mashina tarjimasi yoki his-tuyg'ularni tahlil qilish kabi vazifalar uchun o'rnatishlarni yaratish uchun. Ko'p boshli o'zini e'tiborga olish mexanizmi kodlovchiga kirish ketma-ketligining turli qismlariga bir vaqtning o'zida e'tibor qaratishga imkon beradi va feedforward<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Bu juda yaxshi qisqacha ma'lumot! Shuni ta'kidlash kerakki, TransformerEncoder blokidagi o'z-o'zini o'zi boshqarish mexanizmi unga kirish ketma-ketligining turli xil joylari o'rtasidagi bog'liqliklarni ushlab turishga imkon beradi, bu esa uzoq masofali bog'liqliklarni modellashtirishni talab qiladigan vazifalar uchun juda mos keladi, masalan, tilni modellashtirish yoki mashina tarjimasi.<|eot_id|>