本文重点前面的一篇文章中介绍了关于一次学习的问题，解决一次学习问题的关键在于学习到一个函数d，这个d可以计算出两张图片中的人脸是不是同一个人。那么我们需要搭建什么样的神经网络才可以让模型学习出这样的函数d呢？本文我们介绍一下Siamese神经网络结构，它可以帮助我们解决这

1.孪生网络孪生网络是一种特殊的网络框架，基于两个人工神经网络建立的耦合构架，通过比较两个样本在高维度空间的表征来判断它们的相似程度。它包含两个相同结构的神经网络，一个用于学习，一个用于验证学习效果。在训练过程中，两个网络同步更新参数，但验证网络的参数更新较慢，这有

AbstractSiamese网络已经成为最近各种无监督视觉表示学习模型的共同结构。这些模型最大限度地提高了一个图像的两个增强之间的相似性，在一定的条件下避免崩溃的解。在本文中，我们报告了令人惊讶的经验结果，简单的Siamese网络可以学习有意义的表示，即使不使用以下内容：(i)负样本对，（ii）大

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平常我们所见的深度学习模型，都是输入一个图像或者视频序列，输出分类，分割，目标检测等结果，但是还有一种模型需要输入两张，或者多张图片，这就是多输入网络结构。作者|言有三编辑|言有三01多输入网络的应用背景首先我们说说在什么情况下，需要多个输入，只以纯图像应用为例。1.1图像验证与

1.算法概述1.正确版本组合：Win7+MatlabR2015b+CUDA7.5+vs2013CUDA7.5下载地址为：http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/7.5/Prod/local_installers/cuda_7.

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一、背景除了以前的基础需要经常复习之外，常见的几类场景的算法也要学习一下（想了一下，文本相似度、图片相似、精准营销、生存分析）。这次来学习一下计算图片相似度的一种

   杭州已经阴雨天多日了，期待万里晴空，周末开心的去郊游！​    转入正题，ICCV2019已经过去一段时间，但比较优秀好的文献我们还是值得慢慢去品，值得深入阅读去体会