triplelearning中的network是干嘛的

在 Triple Learning 中，"network" 是指用于学习嵌入向量的深度神经网络模型。这个网络模型的目标是将输入样本映射到一个固定长度的嵌入空间中，使得同类样本之间的距离尽可能小，而不同类样本之间的距离尽可能大。

在 Triple Learning 的训练过程中，网络模型通过前向传播将输入样本转换为嵌入向量。这些嵌入向量被用于计算距离度量，并通过损失函数进行优化。通过反向传播算法，网络模型的参数会被更新以最小化损失函数。

网络模型可以使用各种类型的深度神经网络，如卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN) 或全连接神经网络等。具体选择何种网络结构取决于应用场景和数据特征。

需要注意的是，Triple Learning 这种无监督学习方法并不依赖于具体的网络结构，而是侧重于通过三元组损失函数来训练嵌入向量。因此，在 Triple Learning 中，"network" 所指的是用来学习嵌入向量的深度神经网络模型。

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