human
「Transforrecencoder」ブロックが何をするかについてのPythonクラスへのコメントとして機能するために、説明をください。
gpt
確かに、これが変圧器ブロックの可能な説明です：

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変圧器ブロックは、シーケンスからシーケンスモデリングのためのトランスアーキテクチャの基本的な構成要素です。これは、自己触媒とフィードフォワードニューラルネットワークの複数の層で構成されており、それぞれが入力埋め込みのシーケンスで動作します。

自己関節層では、入力埋め込みは、クエリ、キー、値の3つの表現に変換されます。これらの表現は、入力シーケンス内の各ポジションのペア間の注意スコアを計算するために使用され、各ポジションが他のすべての位置にどれだけ参加するかを決定します。結果として得られる注意の重みは、値表現の加重合計を計算するために使用され、各位置の出席者表現を生成します。

Feedforward層は、各出席者に独立して密なニューラルネットワークを適用し、入力シーケンスの高レベルの特徴をキャプチャする新しい埋め込みセットを生成します。これらの埋め込みは、変圧器ブロックの次のレイヤーに入力として渡されるか、これが最後のレイヤーである場合は出力として使用されます。

TransfererenCoderブロックは、入力シーケンスで長距離依存関係と位置情報をキャプチャするように設計されており、機械翻訳、要約、質問応答などのさまざまな自然言語処理タスクに使用できるようにします。複数回積み重ねて、入力データのますます複雑なパターンをキャプチャするより深いネットワークを形成できます。
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human
短くできますか？
gpt
Transfererencoderブロックは次のことを行います。

入力シーケンスからコンテキストをエンコードするために自己関節を適用します
フィードフォワードニューラルネットワークを介して参加した入力を処理します
これらのレイヤーの複数をスタックして、長距離依存関係をキャプチャします

そのため、要するに、積み重ねられた自己触媒とフィードフォワードレイヤーを使用してシーケンスをコードします。