SiameseNet 整体结构 输入文本:the word 输入-> 字嵌入矩阵(字嵌入层) -> 语义特征矩阵(双向LSTM)-> 语义特征向量(平均池化) -> 语义(全连接) 结果: 另一输入文本:the world 最终结果: 将其与 做余弦相似度,得0.607 假设数据(the word, the world, 0),那么说明模型输出不够好 流程总结: 1 、字嵌入 长度固定
Siamese一词表示暹罗双胞胎,其意为连体人,源于十九世纪泰国的一对连体婴,中文名译为孪生、连体。 顾名思义,该网络表示两个或多个神经网络在一定程度是“连体”的,可以是网络结构相连,也可以是权重相连。如下图表示网络结构相连,左右两个网络可以是同一个,也可以是不同网络,比如一个是CNN,另一个是LSTM,如果左右...
对于pseudo-siamese network,两边可以是不同的神经网络(如一个是lstm,一个是cnn),也可以是相同类型的神经网络。 孪生神经网络用于处理两个输入"比较类似"的情况。伪孪生神经网络适用于处理两个输入"有一定差别"的情况。比如,我们要计算两个句子或者词汇的语义相似度,使用siamese network比较适合;如果验证标题与正文的...
对于pseudo-siamese network,两边可以是不同的神经网络(如一个是lstm,一个是cnn),也可以是相同类型的神经网络。 image 2. 孪生神经网络的用途是什么? 简单来说,衡量两个输入的相似程度。孪生神经网络有两个输入(Input1 and Input2),将两个输入feed进入两个神经网络(Network1 and Network2),这两个神经网络分别...
Siamese network，顾名思义，就像暹罗双胞胎一样，其结构独特，共享权重，是神经网络领域的一个神奇设计。其起源与19世纪的暹罗连体婴儿相似，通过共享权值，使得两个网络如同“连体”，共同处理输入信息。核心概念是，Siamese network有两个输入通道，通过共享的权重连接两个独立但相同的神经网络，无论是LSTM...
将Siamese Network架构中的用于表征X1X1与X2X2的Network更换为LSTM网络,就可以用于判断两个输入文本是否语义上相似。 Learning Text Similarity with Siamese Recurrent Networks这篇文章介绍了这种网络的结构,也给出了具体的参数。网络的结构如下图所示 这是论文中的截图,在文本输入与BILSTM之间还有一个embedding层。
Siamese LSTM网络计算相似性 ssim 结构相似性指数 一、结构相似性(structural similarity) 自然图像具有极高的结构性,表现在图像的像素间存在着很强的相关性,尤其是在空间相似的情况下。这些相关性在视觉场景中携带着关于物体结构的重要信息。我们假设人类视觉系统(HSV)主要从可视区域内获取结构信息。所以通过探测结构...
首先定义一个LSTM,通过断点的方式理解其函数传递方式与顺序 首先给出LSTM执行的顺序图和时序图(大概意思对,不是专业的,画不好_!) 执行顺序图: 时序图: 1. 定义一个LSTM并输入值测试,使用官方文档的例子,具体参数含义可以查看官方文档。 rnn = nn.LSTM(10, 20, 2) # 定义一个LSTM(初始化) ...
LSTM通过引入门控机制(Gating Mechanism)和记忆单元(Memory Cell)来克服这些问题。 以下是LSTM的基本结构和主要组件: 记忆单元(Memory Cell):记忆单元是LSTM的核心,用于存储长期信息。它像一个传送带一样,在整个链上运行,只有一些小的线性交互。信息很容易地在其上保持不变。 输入门(Input Gate):输入门决定了哪些...
既然孪生网络的backbone(我们暂且这样叫,应该可以理解的把)可以是CNN,那么也自然可以是LSTM,这样可以实现词汇的语义的相似度分析。 之前Kaggle上有一个question pair的比赛,衡量两个问题是否提问的是同一个问题这样的比赛,TOP1的方案就是这个孪生网络的结构Siamese net。