Red neuronal siamesa
Una red siamesa es una arquitectura profunda con dos (o más) ramas idénticas que comparten pesos y que mapean las entradas a un espacio de incrustación (embedding space) donde las entradas similares se agrupan y las disímiles se separan. Introducida por Bromley, LeCun y sus colegas en 1993 para la verificación de firmas y revivida por Koch et al. (2015) para el reconocimiento de imágenes de una sola toma (one-shot), aprende una métrica de similitud en lugar de etiquetas de clase fijas, lo que la hace ideal para tareas de verificación, emparejamiento y de pocas tomas (few-shot).
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Fuentes
- 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 ↗
- 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/es/deep-learning/siamese-network
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- AutoencoderAprendizaje profundo↔ compare
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