Схема проекта: 

Прежде, чем сказать про схему, стоит упомянуть, что предлагается делать трёхмерные матрицы с большим количеством знаков после запятой, чем обычно. Аргументируется наличием softmax. 

Входные данные (x) отправляются на первый блок скрытого слоя: состоит блок из слоя Attention и слоя с многослойным перцептроном. В нём данные подстраиваются под вес и отправляются в два пути – на выходной слой и на второй блок скрытого слоя. 
Второй блок скрытого слоя замыкает цикл. Начинается взаимосвязь двух блоков скрытого слоя. 
Если в период цикла на первый блок поступает такой ответ, что превышает значение 0.8 (ещё можно изменить, считаю, что надо ставить вручную) по формуле:
RELU((Wv1*(Wv2-Wx)/d)-(Wv1*(Wv2-Wx)/d^2)),
То цикл размыкается и сигнал поступает на выход.
Таким образом, мы имеем трансформерную нейросеть, задействующую меньшие ресурсы и способную общаться в реальном времени.

```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class AttentionLayer(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(AttentionLayer, self).__init__()
        self.query = nn.Linear(input_dim, output_dim)
        self.key = nn.Linear(input_dim, output_dim)
        self.value = nn.Linear(input_dim, output_dim)

        nn.init.xavier_uniform_(self.query.weight)
        nn.init.xavier_uniform_(self.key.weight)
        nn.init.xavier_uniform_(self.value.weight)

    def forward(self, x):
        Q = self.query(x)
        K = self.key(x)
        V = self.value(x)
        attention_scores = F.softmax(torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / (K.size(-1) ** 0.5), dim=-1)
        return torch.matmul(attention_scores, V)

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(MLP, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

        # Weight initialization
        nn.init.xavier_uniform_(self.fc1.weight)
        nn.init.xavier_uniform_(self.fc2.weight)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        return self.fc2(x)

class TransformerNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(TransformerNetwork, self).__init__()
        self.attention_layer = AttentionLayer(input_dim, hidden_dim)
        self.mlp = MLP(hidden_dim, hidden_dim, output_dim)
        self.second_attention_layer = AttentionLayer(output_dim, hidden_dim)
        self.second_mlp = MLP(hidden_dim, hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        first_output = self.attention_layer(x)
        first_output = self.mlp(first_output)

        Wv1 = torch.mean(first_output, dim=0)
        Wx = torch.mean(x, dim=0)
        d = x.size(-1)

        condition = F.relu((Wv1 - Wx) / d - (Wv1 - Wx) / (d ** 2))

        if torch.any(condition >= 2.0):
            return first_output

        second_output = self.second_attention_layer(first_output)
        second_output = self.second_mlp(second_output)

        combined_output = first_output * second_output

        scaled_output = (combined_output - combined_output.mean()) / (combined_output.std() + 1e-6)
        scaled_output = torch.clamp(scaled_output, -1, 1)

        return scaled_output

if __name__ == "__main__":
    input_data = torch.randn(12, 15)
    model = TransformerNetwork(input_dim=15, hidden_dim=20, output_dim=15)
    output = model(input_data)
    print("Output:", output)
```
Выдели ошибки в вычислениях, ошибки в коде, ошибки в формулах, найди все мои ошибки