BART模型的FFN计算公式

BART模型的FFN全称为Feed-Forward Network，其计算公式如下：

$$\text{FFN}(x) = \text{ReLU}(W_1x + b_1) \times \text{dropout}(\text{ReLU}(W_2(\text{ReLU}(W_1x + b_1)) + b_2)) + x$$

其中，$x$表示输入向量，$W_1$和$b_1$为第一层的权重矩阵和偏置向量，$W_2$和$b_2$为第二层的权重矩阵和偏置向量，$\text{ReLU}$表示修正线性单元函数，$\text{dropout}$表示随机失活，$+$表示向量的逐元素相加。

该公式表示了一个两层的前馈神经网络，其中第一层使用ReLU作为激活函数，第二层则将第一层的输出再次输入到一个ReLU激活函数和随机失活层中，并最终与输入向量相加得到输出。

BART模型的FFN层可以看作是对输入向量进行非线性变换和特征提取的过程，有助于提高模型的表达能力和泛化能力。