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混合专家模型(MoE)是一种稀疏门控制的深度学习模型，主要由一组专家模型和一个门控模型组成。MoE 的基本理念是将输入分割成多个区域，并对每个区域分配一个或多个专家模型。每个专家模型可以专注于处理输入的一部分，从而提高模型的整体性能。 门控模型：稀疏门网络是混合专家模型的一部分，它接收单个数据元素作为输入，然后输出一个权重，这 些权重表示每个专家模型对处理输入数据的贡献。例如，如果模型有两个专家，输出的概率可能为 0.7 和 0.3， 这意味着第一个专家对处理此数据的贡献为 70%，第二个专家为 30%。 专家模型：在训练的过程中，输入的数据被门控模型分配到不同的专家中进行处理，如右图所示，不同的 专家被分配到处理不同种类的输入数据；在推理的过程中，被门控选择的专家会针对输入的数据，产生相应的 输出。 这些输出（可以是标签或者数值） 最后会和每个专家模型处理该特征的能力分配的权重进行加权组合， 形成最终的预测结果。 混合专家模型在训练过程中通过门控模型实现“因材施教”，进而在推理过程中实现专家模型之间的“博 采众长”。