Siāmas neironu tīkls
Siāmas tīkls ir dziļā arhitektūra ar divām (vai vairākām) identiskām, ar svaru koplietošanu saistītām zariem, kas attēlo ievades iegulšanas telpā (embedding space), kur līdzīgas ievades atrodas tuvu viena otrai, bet atšķirīgas — tālu. Ieviesti 1993. gadā Bromley, LeCun un kolēģu parakstu verifikācijai un atjaunoti 2015. gadā Koch et al. vienas reizes attēlu atpazīšanai, tie apgūst līdzības metriku, nevis fiksētas klases etiķetes, padarot tos ideāli piemērotus verifikācijas, atbilstības un mazā parauga uzdevumiem.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 2). Siamese Neural Network (Deep Metric Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/lv/deep-learning/siamese-network
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- AutoencoderDziļā mācīšanās↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →