O que significa "Rede Neural Siamese"?
Índice
Uma Rede Neural Siamese (SNN) é um tipo de modelo de inteligência artificial feito pra comparar duas entradas e ver quão parecidas ou diferentes elas são. Funciona usando duas sub-redes idênticas que compartilham os mesmos pesos e parâmetros. Isso significa que elas aprendem com os mesmos padrões nos dados.
Como Funciona
- Pares de Entrada: A SNN pega duas entradas ao mesmo tempo, geralmente imagens ou outro tipo de dado.
- Aprendizado Compartilhado: Ambas as entradas passam pela mesma estrutura de rede, então elas aprendem uma com a outra. Isso ajuda o modelo a entender as características que fazem as entradas parecerem parecidas ou diferentes.
- Comparação de Saídas: A SNN gera saídas que refletem a semelhança entre as duas entradas, que podem ser usadas em tarefas como classificação ou verificação.
Aplicações
As Redes Neurais Siamese são úteis em várias áreas, como:
- Reconhecimento de Imagens: Identificando imagens semelhantes em um conjunto de dados.
- Imagens Médicas: Classificando ou detectando condições em exames, comparando diferentes fases ou vistas.
- Processamento de Linguagem Natural: Comparando trechos de texto pra ver semelhança.
No geral, as SNNs são ferramentas poderosas pra tarefas onde reconhecer semelhança é importante.