14
правок
Изменения
м
Исправлены последние замечания
'''Сиамская нейронная сеть''' (англ. Siamese neural network) — это разновидность [[Нейронные сети, перцептрон|искусственной нейронной сети]] (англ. artificial neural network), которая состоит из двух идентичных нейронных подсетей с одинаковыми наборами весов. Данный вид сетей позволяет сравнить вектора признаков двух объектов с целью выделить их семантическое сходство или различие. Сиамская нейронная сеть представляет собой нелинейное [[Отображения|отображение]] данных с целью приблизить друг к другу схожие объекты и разнести различные объекты на максимально возможное расстояние. Сиамские сети получили свое название от сиамских близнецов, физически приросших друг к другу, из-за использования сразу двух подсетей, разделяющих один набор весов. Эти подсети могут быть представлены многослойными [[Нейронные сети, перцептрон|перцептронами]] (англ. multilayer perceptron), [[Сверточные нейронные сети|сверточными нейронными сетями]] (англ. convolutional neural network) и другими.
== Мотивация ==
Рассмотрим следующую ситуацию: некоторая компания хочет создать систему, которая, основываясь на фотографии лица человека, могла бы установить, является ли он ее сотрудником. В этом случае она, например, разрешает ему доступ на территорию предприятия. Пусть в компании работает <math>n</math> человек. Тогда может быть выделено <math>n+1</math> классов (<math>n</math> классов сотрудников и один класс не сотрудника). Каждый из этих классов может быть записан в форме вектора длины <math>n+1</math> с помощью one-hot кодирования. Для решения задачи классификации фотографии в один из выделенных <math>n+1</math> классов может быть использована сверточная нейронная сеть, возвращающая класс сотрудника в векторной форме. Однако число сотрудников компании может меняться, старые работники могут увольняться, а на их место приходить новые. Каждое такое изменение потребовало бы переобучения всей сети, что может быть накладно для крупных компаний. Более того, не все сотрудники имеют большое количество своих фотографий (необходимое для обучения сверточной нейронной сети), или не желают делиться большей их частью.
Решением данной проблемы может быть обучение сети не распознавать каждого отдельного сотрудника, а находить сходство между фотографиями двух людей. В качестве таких фотографий могут быть использованы фотография человека, который пытается попасть на территорию предприятия, и фотография одного из сотрудников компании. Например, мы можем задаться некоторым пределом выбрать некоторый предел <math>\tau</math> и обучить сеть так, чтобы она возвращала значение <math>\phi < \tau</math>, если фотографии похожи, и <math>\phi \geq \tau</math>, если они разные. В таком случае нам будет достаточно попарно сравнить с помощью нашей сети фотографию посетителя с фотографиями сотрудников компании, и, если выходное значение для одной из пар будет меньше <math>\tau</math>, мы можем с высокой уверенностью сказать, что наш посетитель является сотрудником компании. Такое решение может быть реализовано с помощью сиамских нейронных сетей, которые рассмотрены ниже.
== Сиамская нейронная сеть ==
* Coursera. Convolutional Neural Networks [https://www.coursera.org/learn/convolutional-neural-networks/home/welcome].
[[Категория:Нейронные сети]] [[Категория:Глубокое обучение]]
