MOE（Mixture of Experts，混合专家）
目录
MOE（Mixture of Experts，混合专家）
一、MOE架构的核心概念
二、MOE架构的工作原理
三、MOE架构的优势
四、MOE架构的举例
五、MOE架构的应用场景
MOE（Mixture of Experts，混合专家）
架构是一种用于提高深度学习模型性能和效率的神经网络架构设计。以下是对MOE架构的详细解释及举例：
一、MOE架构的核心概念
- 专家（Experts）：
- 在MOE架构中，专家指的是一组独立的模型或神经网络，它们可以是同构的（即结构相同）或异构的（即结构不同）。
- 每个专家模型专门处理输入数据的特定部分或任务，从而实现更高效的计算和更好的结果。
- 门控网络（Gating Network）：
- 门控网络是一个选择机制，用于决定哪些专家应该处理输入数据。