每个专家网络y可以看成多元高斯分布的条件平均 y1=l7=E[d|x,]=F(x) 总的输出,由k个多元高斯分布的线性组合 f(l1x)=∑g,f(lx.) ∑gcy(12-x 2丌 此式为联想高斯混合模型 g;为门控网络第i个输出神经元的激励总的输出,由k个多元高斯分布的线性组合: ( ) ( ) ( ) ( ) 2 1 / 2 1 exp 1/ 2 2 1 | , | , i k i q i k i i g d y f d x i g f d x i = − − =   = =  此式为联想高斯混合模型 为门控网络第i个输出神经元的激励 每个专家网络yi 可以看成多元高斯分布的条件平均： y u E[d | x,i] F (x) i = i = = i gi