改进孪生神经网络方法研究
随着深度学习的快速发展,各种人工神经网络框架应运而生,孪生神经网络就是其中的一种.孪生神经网络用于衡量两个样本间的相似性,其概念由来已久,在发展过程中其结构也不断演化.目前孪生神经网络的研究侧重于应用,而对框架的整体了解与把握是应用研究的重要前提.本文主要从四个方面来介绍孪生神经网络框架,首先阐述其概念与结构,其次分析几个改进的网络结构,然后列举其常见的应用领域,最后总结其研究价值.
孪生神经网络;样本相似度;对比损失函数;改进孪生网络应用
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TP391(计算技术、计算机技术)
2021-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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