**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․ {\displaystyle \delta (x,y)\geqslant 0}
* Սիմետրիկ․ {\displaystyle \delta (x,y)=0\Longleftrightarrow x=y}
* Տարբերակվող․ {\displaystyle \delta (x,y)=\delta (y,x)}
* Բավարարի եռանկյունաչափական անհավասարմանը․ {\displaystyle \delta (x,z)\leqslant \delta (x,y)+\delta (y,z)}

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։

Ծանոթագրություններ
------------------

1. ↑  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
2. ↑  Chopra, S.; Hadsell, R.; LeCun, Y. (June 2005). "Learning a similarity metric discriminatively, with application to face verification". *2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'05)*. **1**: 539–546 vol. 1. doi:10.1109/CVPR.2005.202. ISBN 0-7695-2372-2.
3. ↑  Chatterjee, Moitreya; Luo, Yunan. "Similarity Learning with (or without) Convolutional Neural Network" (PDF). Retrieved 2018-12-07.

Գրականություն
-------------