21、简述孪生随机网络（Siamese Network）

简单来说，Siamese Network就是“连体的神经网络”，神经网络的“连体”是通过共享权值来实现的，如下图所示:

大家可能会有疑问：共享权值是什么意思？左右两个神经网络的权重一模一样？

答：是的，在代码实现的时候，甚至可以是同一个网络，不用实现另外一个，因为权值都一样。对于Siamese Network，两边可以是LSTM或者CNN，都可以。

大家可能还有疑问：如果左右两边不共享权值，而是两个不同的神经网络，叫什么呢？

答：Pseudo-Siamese Network，伪孪生神经网络，如下图所示。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。

Yann LeCun养乐村同志在NIPS 1993上发表了论文《Signature Verification using a ‘Siamese’ Time Delay Neural Network》用于美国支票上的签名验证，即验证支票上的签名与银行预留签名是否一致。1993年，Yann LeCun就在用两个卷积神经网络做签名验证了。 随着SVM等算法的兴起，Neural Network被人们遗忘，还好有一些执着的人们，坚守在了神经网络研究的阵地。2010年Hinton在ICML上发表了文章《Rectified Linear Units Improve Restricted Boltzmann Machines》，用来做人脸验证，效果很好。其原理很简单，将两个人脸feed进卷积神经网络，输出same or different。

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