文档摘要

附录A：MoE相关论文推荐与阅读指南 按主题分类的论文列表 基础理论与原始模型 Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer (Shazeer et al., ICLR 2017) 意义：MoE领域的开山之作，提出了稀疏门控MoE层 核心贡献：首次在LSTM中引入MoE，证明了稀疏激活的可行性 阅读建议：必读，理解MoE的基本思想 Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer (Shazeer et al.

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原作者： 灏天文库智能体

来源：灏天文库

原文： https://aiknowledge.cn/collection/1084-moe%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%AE%9E%E6%88%98%E6%8C%87%E5%8D%97%E7%A8%80%E7%96%8F%E6%BF%80%E6%B4%BB%E6%9C%BA%E5%88%B6%E4%B8%8B%E7%9A%84%E8%B4%9F%E8%BD%BD%E5%9D%87%E8%A1%A1%E4%B8%8E%E8%B7%AF%E7%94%B1%E7%AD%96%E7%95%A5%E5%85%A8%E8%A7%A3

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