Сиамские нейронные сети — это класс архитектуры нейронных сетей, предназначенный для сравнения и измерения сходства между парами входных выборок. Термин «сиамский» происходит от идеи, что сетевая архитектура состоит из двойных нейронных сетей, которые идентичны по структуре и имеют одинаковый набор весов. Каждая сеть обрабатывает один входной образец из пары, и их выходные данные сравниваются, чтобы определить сходство или различие между двумя входными данными. Основной мотивацией..

Сиамская сеть — это тип архитектуры нейронной сети, который позволяет эффективно сравнивать два входа. Он состоит из двух идентичных подсетей с общими весами, которые затем передаются через функцию потерь. Одной из распространенных функций потерь, используемых в сиамских сетях, является тройная потеря. Функция потери триплетов используется для обучения сиамской сети распознаванию сходства между двумя входными данными. Он делает это путем сравнения входных данных «привязки» с..

Глубокое обучение предоставляет нам лучшие, чем когда-либо, возможности классификации, больше, чем любой алгоритм, который мы видели раньше. Он также может обрабатывать необработанные данные, освобождая нас от разработки функций и необходимости знания предметной области. Похоже на сон. Когда я впервые узнал о глубоком обучении, я начал спрашивать себя, зачем любому специалисту по данным больше использовать классическое машинное обучение? Эти алгоритмы более слабые, более..

Пример использования сиамской сети для построения систем распознавания лиц. В фильмах все время бывает много дерьма, поэтому я не решился использовать их здесь в качестве хорошего примера, но я не мог найти лучшего вступления, так что давайте продолжим. Попытайтесь вспомнить одну из тех сцен, где мистер Детектив ищет на компьютере частичную фотографию кого-то с камеры видеонаблюдения, пытаясь найти его личность. Компьютер просматривает свою базу данных, картинка за картинкой, пока не..

Эта статья была изначально написана Раулем Гомесом Брубаллой и размещена в блоге Neptune . Поиск изображений - это задача поиска изображений, связанных с заданным запросом. Под поиском изображений на основе содержимого мы обращаемся к задаче поиска изображений, содержащих некоторые атрибуты, которых нет в метаданных изображения, но присутствуют в его визуальном содержании. В этом посте мы: объясните теоретические концепции , лежащие в основе поиска изображений на основе..