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Siamesisches Neuronales Netz

Ein siamesisches Netz ist eine tiefe Architektur mit zwei (oder mehr) identischen, gewichtsteilenden Zweigen, die Eingaben in einen Einbettungsraum abbilden, wo ähnliche Eingaben nahe beieinander und unähnliche weit voneinander entfernt landen. Vorgeschlagen von Bromley, LeCun und Kollegen im Jahr 1993 zur Signaturverifikation und wiederbelebt von Koch et al. (2015) für die One-Shot-Bilderkennung, lernt es eine Ähnlichkeitsmetrik anstelle fester Klassenbezeichnungen, was es ideal für Verifikations-, Abgleich- und Few-Shot-Aufgaben macht.

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Quellen

  1. Bromley, J., Guyon, I., LeCun, Y., Säckinger, E., & Shah, R. (1993). Signature verification using a 'Siamese' time delay neural network. Advances in Neural Information Processing Systems, 6. link
  2. Koch, G., Zemel, R., & Salakhutdinov, R. (2015). Siamese neural networks for one-shot image recognition. ICML Deep Learning Workshop. link

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ScholarGate. (2026, June 2). Siamese Neural Network (Deep Metric Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/siamese-network

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Referenziert von

ScholarGateSiamese Network (Siamese Neural Network (Deep Metric Learning)). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/deep-learning/siamese-network · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026