Sieci neuronowe typu Siamese
Sieć neuronowa typu Siamese to głęboka architektura z dwoma (lub więcej) identycznymi, współdzielącymi wagi gałęziami, które mapują dane wejściowe do przestrzeni osadzenia (embedding space), gdzie podobne wejścia lądują blisko siebie, a niepodobne daleko. Wprowadzona przez Bromleya, LeCuna i współpracowników w 1993 roku do weryfikacji podpisów i ponownie spopularyzowana przez Kocha i in. (2015) do jednorazowego rozpoznawania obrazów (one-shot image recognition), uczy się ona metryki podobieństwa, a nie stałych etykiet klas, co czyni ją idealną do zadań weryfikacji, dopasowywania i uczenia z niewielu przykładów (few-shot tasks).
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Źródła
- 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 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 2). Siamese Neural Network (Deep Metric Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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.
- AutoenkoderUczenie głębokie↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →