详细内容或原文请订阅后点击阅览
什么是暹罗网络？简介
为什么重要：什么是孪生网络？它们具有独特的结构，其中处理两个或更多相同的网络输入并比较输出。
来源:人工智能+简介
简介暹罗猫以其独特的外观而闻名，包括它们纤细的身体、三角形的脸和大大的蓝眼睛。这些可爱的泰国毛球与面部识别中最有趣的人工智能模型之一有着共同点——它们都是快速学习。
每当我们选择或设计深度学习网络时，我们通常首先考虑我们期望模型执行的任务的细微差别。我们这样做是为了最大限度地减少计算量，以便更有效地学习。暹罗猫可以很快分辨出一种新型粗磨食物是否与它喜欢的鱼味粗磨食物味道相同。
面部识别中也出现了类似的任务。我们经常要面对这样的任务：确定当前的脸是已知的还是新的。想象一下一个依靠这种人工智能来让人们进入建筑物的安全系统。如果模型太慢，经过验证的顾客肯定会在等待被允许进入时感到恼火。
这就是暹罗神经网络的作用所在。与暹罗猫品种类似，暹罗神经网络具有独特的结构，其中两个或多个相同的神经网络用于处理单独的输入并比较它们的输出。这种网络比普通网络学习得更快。
这就是暹罗神经网络的作用所在。与暹罗猫品种类似，暹罗神经网络具有独特的结构，其中两个或多个相同的神经网络用于处理单独的输入并比较它们的输出。这种网络比普通网络学习得更快。另请阅读：PyTorch 损失函数和机器学习简介
另请阅读：PyTorch 损失函数和机器学习简介 另请阅读：PyTorch 损失函数和机器学习简介 PyTorch 损失函数和机器学习简介