Que signifie "Réseau de neurones siamois"?
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Un Réseau Neuronal Siamois (SNN) est un modèle d'intelligence artificielle qui compare deux entrées pour voir à quel point elles sont similaires ou différentes. Il fonctionne avec deux sous-réseaux identiques qui partagent les mêmes poids et paramètres. Ça veut dire qu'ils apprennent à partir des mêmes motifs dans les données.
Comment Ça Marche
- Paires d'Entrées: Le SNN prend deux entrées en même temps, souvent des images ou d'autres types de données.
- Apprentissage Partagé: Les deux entrées passent par la même structure de réseau, donc elles apprennent l'une de l'autre. Ça aide le modèle à comprendre les caractéristiques qui rendent les entrées similaires ou différentes.
- Comparaison de Sortie: Le SNN génère des sorties qui reflètent la similarité entre les deux entrées, ce qui peut être utilisé pour des tâches comme la classification ou la vérification.
Applications
Les Réseaux Neuronaux Siamoises sont utiles dans divers domaines, comme:
- Reconnaissance d'Images: Identifier des images similaires dans un ensemble de données.
- Imagerie Médicale: Classifier ou détecter des conditions dans des scans en comparant différentes phases ou vues.
- Traitement du Langage Naturel: Comparer des extraits de texte pour leur similarité.
En gros, les SNN sont des outils puissants pour les tâches où reconnaître la similarité est important.