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。