Սիամական նեյրոնային ցանցեր

Սիամական նեյրոնային ցանց (կամ երկվորյակ նեյրոնային ցանց) արհեստական նեյրոնային ցանց է, որն օգտագործում է նույն կշիռները(պարամետրերը) `զուգահեռաբար աշխատելով երկու տարբեր մուտքային վեկտորների վրա` ելքային համադրելի վեկտորները հաշվարկելու համար։ Հաճախ ելքային վեկտորներից մեկը նախապես հաշվարկվում է, ձևավորելով ելակետային բազա, որի հետ համեմատվում է ելքային մյուս վեկտորները։ Սիամական նեյրոնային ցանցերում թարմացած բազային պարամետրերի արժեքները նույնանման արտացոլվում են նաև մյուս ենթահամակարգերում(ցանցերում)։ Սա նման է մատնահետքերի համեմատությանը, բայց, ավելի ընդլայնված մեկնաբանելով, ելակետային վեկտորներից մեկի համեմատությունը մյուս ելակետային վեկտորի (բազայի) հետ բնութագրվում է որպես հեռավորության չափման գործառույթ տեղայնորեն զգայուն հաշ ֆունկցիաների (locality-sensitive hashing) մեթոդի համար։

Սիամական նեյրոնային ցանցերի միջոցով լուծվում են այնպիսի խնդիրներ, ինչպիսիք են ձեռագիր փաստաթղթերի նույնականացումը, տեսախցիկի պատկերներում դեմքերի ինքնաբերաբար հայտնաբերումը և ինդեքսավորված փաստաթղթերին համապատասխան հարցումների(անգլերեն՝ query) վերագրումը։ Երկվորյակ ցանցերի թերևս ամենահայտնի կիրառությունը դեմքի ճանաչումն(անգլերեն՝ face recognition) է, որտեղ ցանցը մարդկանց դեմքի պատկերները նախապես "սովորում" է,  և այդ պատկերները համեմատվում են նմանատիպ նոր պատկերների հետ։ Սակայն ասյտեղ ի հայտ են գալիս որոշակի խնդիրներ, որոնցից առաջինը կապված է կոնկրետ մարդուն տարբերել բազմաթիվ մարդկանց մեջ, մյուսը ՝ արդյոք ներկայացված նոր պատկերը համապատասխանում է "սովորած" պատկերի հետ։

Ցանցի ուսուցում 
Սիամական նեյրոնային ցանցերից յուրաքանչյուրն ունակ է սովորել մուտքային վեկտորի ներքին կապերը(անգլերեն՝ hidden representations): Այդ երկու նեյրոնային ցանցերը զուգահեռաբար աշխատում են տանդեմում և վերջում համեմատում են իրենց արդյունքները, սովորաբար կոսինուսային հեռավորության միջով։ 

Ուսուցումը երկվորյակ ցանցերում իրականացվում է թրիփլետ(անգլերեն՝ triplet loss) կամ հակադրողական(անգլերեն՝ contrastive loss) կորստի ֆունկցիաների միջոցով։ Թրիփլետ կորստի ֆունկցիայի միջոցով սովորելուց բազային վեկտորը("սովորած" պատկեր) համեմատվում է դրական վեկտորի(ճշմարիտ պատկեր) և բացասական վեկտորի(սխալ պատկեր) հետ։ Բացասական վեկտորների շնորհիվ ցանցը կշարունակի սովորել, իսկ դրական վեկտորները կհանդիսանան որպես կարգավորիչներ(անգլերեն՝ regularizer). Հակադրողական կորուստի ֆունկցիայի դեպքում անհրաժեշտ է որպեսզի կշիռները գնալով նվազեն(նորմավորվեն)։

Կորստի ֆունկցիան պետք է ունենա հետևյալ հատկությունները․

 Ոչ բացասական․ 
 Սիմետրիկ․ 
 Տարբերակվող․ 
 Բավարարի եռանկյունաչափական անհավասարմանը․ 

Մասնավորապես, թրիփլետ ալգորիթմը հաճախ որպես գնահատված և իրական փոփոխականների միչև հեռավորության չափման միավոր օգտագործում է քառակուսային Էվկլիդյան հեռավորությունը, որը չի բավարարում եռանկյունաչափական անհավասարության պայմանին։

Առավելություններ 

 Ի տարբերություն սովորական նեյրոնային ցանցերի, սիամական նեյրոնային ցանցերը ավելի քիչ մուտքային տվյալների կարիք ունեն ուսուցման պրոցեսում։
 Արդյունավետ են տարատեսակ պատկերների նույնականացման կամ ճանաչման խնդիրներում։

Հետագա ընթերցանություն 

 Chicco, Davide (2020), "Siamese neural networks: an overview", Artificial Neural Networks, 2190 (3rd ed.), New York City, New York, USA: Springer Protocols, Humana Press, p․ 73-94, doi:10.1007/978-1-0716-0826-5_3, ISBN 978-1-0716-0826-5
Siamese Neural Networks, Wikipedia,https://en.wikipedia.org/wiki/Siamese_neural_network

Գրականություն 

Ցանցերի ուսուցում