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

1. 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。
2. 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。