代码源自：https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/mnist_siamese.py
该例子是在MNIST数据库上进行的
'''Trains a Siamese MLP on pairs of digits from the MNIST dataset.
It follows Hadsell-et-al.'06 [1] by
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2024-05-08 20:26:13
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完整代码及其数据，请移步小编的GitHub地址深度学习论文翻译解析（五）：Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition 下面开始：1，Siamese Network 名字的由来 （名字的由来参考博客：https://www.jianshu.com/p/92d7f6eaacf5） Siamese和Chinese有点像。Siam是古
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2023-10-13 00:28:27
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我的孪生网络代码来源于孪生网络博主，这里的源代码使用的vgg16作为特征提取网络，我的主要工作是将vgg16替换为resnet网络。1.建立resnet网络import torch.nn as nn
import torch
# from torchvision.models.utils import load_state_dict_from_url
from torchsummary impor
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2023-08-08 15:18:11
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VGG注释：import torch
import torch.nn as nn
from torchvision.models.utils import load_state_dict_from_url
class VGG(nn.Module):
def __init__(self, features, num_classes=1000): # features:14*14*512
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2023-10-28 14:55:00
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简单来说，Siamese network就是“连体的神经网络”，神经网络的“连体”是通过共享权值来实现的，如下图所示。 其中，network1 和network2 是两个共享权值的网络，实际上就是两个完全相同的网络。孪生神经网络有两个输入（Input1 and Input2）,将两个输入feed进入两个神经网络（Network1 and Network2），这两个神经网络分别
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2023-06-21 15:52:03
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@miracle 在 单样本学习（One shot learning）和孪生网络（Siamese Network） 中说：孪生网络与伪孪生网络Siamese network就是“连体的神经网络”，神经网络的“连体”是通过共享权值来实现的，如下图所示。共享权值意味着两边的网络权重矩阵一模一样，甚至可以是同一个网络。如果左右两边不共享权值，而是两个不同的神经网络，叫伪孪生网络（pseudo-siame
目录1. 摘要2. 介绍3. 方法3. 用于图像验证的孪生网络4. 有趣的一点5. 其他6. 论文链接 1. 摘要机器学习应用中学习好的特征的计算开销是非常大的，而且在某些情况下（few-shot learning，可用数据很少）是非常困难的。一个典型的例子就是 one-shot learning，其中必须在只给出每个类的一个样本的情况下，对剩余样本做出正确的预测。本文学习一个孪生神经网络（Si
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2023-12-16 18:19:56
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目前，互联网、大数据、人工智能等新技术越来越深度地进入到日常生活中。人们投入到社交网络、网络游戏、电子商务、数字办公的时间不断增多。个人也越来越多地以数字身份出现在社会生活中。可以想象，除去睡眠等无效时间，如果人类每天在数字世界活动的时间超过了有效时间的50%，那么人类的数字化身份，会比物理世界的身份更为真实有效。科幻片中的“数字孪生“，正快速地成为现实。企业领域的“数字孪生“，目前多指利用物联网
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2024-02-29 09:56:37
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本文是论文《Building Change Detection for Remote Sensing Images Using a Dual Task Constrained Deep Siamese Convolutional Network Model》的阅读笔记。文章解决的是建筑物变化检测问题。在该问题中，由于提取的特征不足够具有辨别性，因此导致识别出的区域不完整或者区域边界不规则。为了解决
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2023-11-20 07:41:45
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【Siamese和Chinese有点像。Siam是古时候泰国的称呼，中文译作暹罗。Siamese也就是“暹罗”人或“泰国”人。Siamese在英语中是“孪生”、“连体”的意思】Siamese network就是“连体的神经网络”，神经网络的“连体”是通过共享权值来实现的，如下图所示。共享权值是什么意思？左右两个神经网络的权重一模一样？答：是的，在代码实现的时候，甚至可以是同一个网络，不用实现另外一
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2023-10-05 10:22:39
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keras中的权值共享Functional API不共享参数的模型共享参数的模型网络结构可视化 首先声明，这里的权值共享指的不是CNN原理中的共享权值，而是如何在构建类似于Siamese Network这样的多分支网络，且分支结构相同时，如何使用keras使 分支的权重共享。 Functional API为达到上述的目的，建议使用keras中的Functional API，当然Sequentia
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2024-01-11 09:40:44
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BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。一个神经网络的结构示意图如下所示。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide
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2024-01-16 17:22:18
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每一个物理世界中的电网设备在虚拟世界中都有一个与之相对应的数字孪生电网设备。数字孪生电网设备的输入输出表现与物理世界中与之对应的电网设备相同。物理世界中的电网设备运行数据通过传感器采集后发送给虚拟世界中的数字孪生电网设备，用于数字孪生电网设备的模型校准。虚拟世界中的数字孪生电网设备模拟运行中产生的相关信息传回物理世界中的电网设备，操控电网设备以提高电网运行效率。 数字孪生是综合运
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2024-04-28 13:01:12
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# 孪生神经网络
孪生神经网络（Siamese Neural Network）是一种用于进行相似性比较的神经网络模型。它通过学习将输入数据映射到一个低维空间，然后通过计算输入数据在这个空间中的距离来判断它们的相似性。孪生神经网络通常用于人脸识别、签名验证、指纹识别等任务。
## 原理介绍
孪生神经网络由两个相同结构的子网络组成，每个子网络都有相同的权重。输入数据通过这两个子网络分别进行前向传
原创
2023-08-17 10:58:47
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孪生网络检测人脸和签名相似度孪生网络介绍实验结果预览实现步骤==1. 加载数据====2. 定义网络结构==3. 损失函数4. 训练，保存和加载模型5. 测试 孪生网络介绍个人理解：孪生网络就是一次学习两张图片(两张图片是一类或者不是一类)，从中发现它们的相似或者不同，等网络学习完成之后，再给网络输入两张图片即可知道它们是否是一类。实验结果预览人脸图片： 人脸图片 随机选的人脸图片：手写签
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2023-12-05 13:08:07
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深度神经网络有一个大问题-他们一直渴望数据。 当数据太少时（无法到达算法可以接受的数量）深度神经网络很难推广。 这种现象突出了人类和机器认知之间的差距。 人们可以通过很少的训练示例来学习复杂的模式（尽管速度较慢）。需要像我们这样思考的机器自我监督学习的研究正在发展，以开发完全不需要标签的结构（在训练数据本身中巧妙地找到标签），但其用例却受到限制。半监督学习是另一个快速发展的领域，它利用通过无监督培
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2024-03-11 17:16:01
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孪生神经网络介绍及pytorch实现1.孪生神经网络2.孪生神经网络的损失函数2.1 Triplet Loss2.2 Contrastive Loss3.动手实现一个孪生网络3.1 网络结构3.2 损失函数3.3 数据3.4 训练结果4.SiameseNetWork的一些应用参考资料 1.孪生神经网络在深度学习领域，神经网络取得了成功。但普通的神经网络模型的训练需要大量的数据，对于一些数据有限的
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2023-10-13 07:20:59
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一、孪生神经网络（Siamese network） 1.1 网络介绍孪生神经网络简单的来说就是权重共享的网络，如下所示：孪生网络是一种模型，图中的Network可以是CNN，也可是ResNet 等等其他网络。Network1和Network2可以是同一种网络，这时候在实际操作中就相当于是一个网络，同时Network1和Network2也可以是不同的网络，也就是说Network1可以是CN
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2023-09-06 13:16:49
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为什么使用Siamese网络首先，图片的匹配并不是一个多分类问题因为多分类的本质是softmax，也就是说，输入一张图片，会计算各个类别的possibility，然后根据maximum likelyhood输出可能性最大的那一类作为结果但这样并不符合我们图片匹配的逻辑，因为匹配不一定是这几类中的某一个，而是应该是与每张图片的距离，或者说相似度因此我们才使用Siamese孪生网络作为model什么是
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2023-11-03 20:11:18
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1. Why Siamese在人脸识别中，存在所谓的one-shot问题。举例来说，就是对公司员工进行人脸识别，每个员工只有一张照片（因为每个类别训练样本少），并且员工会离职、入职（每次变动都要重新训练模型是不现实的）。如果当成分类问题，直接训练模型进行人脸识别在实际应用中是不可行。为了解决one-shot问题，我们会训练一个模型来输出给定两张图像的相似度，所以模型学习得到的是simil
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2023-10-16 16:08:07
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