ScholarGate
المساعد
Machine learning

مزيج الخبراء

مزيج الخبراء (MoE) هو بنية شبكة عصبية متفرقة، قدمها شازير وزملاؤه في عام 2017 مع طبقة MoE ذات البوابات المتفرقة، حيث يتم تنشيط مجموعة فرعية فقط من الشبكات الفرعية الخبيرة لكل مدخل. كما هو الحال في نماذج مثل Switch Transformer و Mixtral، فإنه يحافظ على تكلفة الحساب ثابتة حتى مع تزايد العدد الإجمالي للمعلمات.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاتنزيل الشرائح

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

خريطة المناهج

محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.

المصادر

  1. Shazeer, N. et al. (2017). Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer. ICLR. arXiv:1701.06538 link
  2. Jiang, A.Q. et al. (2024). Mixtral of Experts. arXiv. link

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 1). Sparsely-Gated Mixture of Experts (MoE). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/deep-learning/mixture-of-experts

أيُّ منهج؟

ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.

قارن جنباً إلى جنب

يُستشهد بها في

ScholarGateMixture of Experts (Sparsely-Gated Mixture of Experts (MoE)). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/deep-learning/mixture-of-experts · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026