Un réseau de neurones "siamois" (ou "siamese") est un type de réseau de neurones utilisé dans le domaine de l'apprentissage automatique pour effectuer des tâches de comparaison de données. Les réseaux de neurones siamois sont constitués de deux parties similaires, ou branches, qui sont entraînées ensemble et partagent des poids et des paramètres. Les deux branches sont généralement utilisées pour traiter des données différentes, mais liées de quelque manière. Par exemple, elles pourraient être utilisées pour comparer deux images et déterminer si elles représentent la même chose.
Les réseaux de neurones Siamese sont une architecture de réseau de neurones utilisée principalement pour la reconnaissance de visages. Ils sont appelés "Siamois" car ils sont constitués de deux réseaux de neurones "jumeaux" qui travaillent de manière conjointe pour effectuer la tâche de reconnaissance de visages.
La façon dont cela fonctionne est la suivante : les deux réseaux de neurones jumeaux sont entraînés sur des images de visages et sont capables de produire des "vecteurs de caractéristiques" pour chaque visage. Lorsqu'un visage est présenté à l'un des réseaux de neurones, il produit un vecteur de caractéristiques qui est ensuite comparé au vecteur de caractéristiques produit par l'autre réseau de neurones pour le même visage. Si les deux vecteurs sont très similaires, cela signifie que les deux réseaux de neurones sont d'accord sur le fait que les visages sont les mêmes, et donc la reconnaissance de visage est effectuée avec succès.
En général, les réseaux de neurones Siamese sont très efficaces pour la reconnaissance de visages et sont souvent utilisés dans les systèmes de reconnaissance de visages de haute qualité.
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