该论文综述了神经网络模型的两种相似性度量方法，即表示相似度和功能相似度，介绍了现有度量方法的详细描述，并总结和讨论了这些度量方法的特性和关系，并指出了开放的研究问题和为研究人员及从业者提供实用的建议。
May, 2023
本文介绍了基于规范相关分析（CCA）方法的神经网络表示比较方法，并提出了一种相似度指数来测量表示相似性矩阵之间的关系，该指数与中心核对齐（CKA）密切相关，但不受高维表示限制，具有可靠性。与 CCA 不同，CKA 方法可在不同初始化的网络表示中可靠地识别对应关系。
May, 2019
本文提出了两个关键性贡献：首先是演示了图神经网络如何训练并嵌入向量空间，以便有效地进行相似性推理；其次是提出了一种新的图匹配网络模型，通过新的跨图注意力匹配机制，在一对图之间共同推理，计算它们之间的相似度得分。在不同领域的实验分析表明，本文提出的模型不仅能够在相似性学习的上下文中利用结构，而且能够优于针对此类问题精心设计的基线系统。
Apr, 2019
使用基于数据驱动的动态系统理论的最新进展和一种新的相似度度量方法，我们能够比较两个递归神经网络并识别它们之间的动态结构，同时能以无监督的方式区分学习规则。
Jun, 2023
为了理解生物和人工神经网络的操作，研究者们需要一个标准化的工具集来量化其结构等因素对神经表征的影响，这篇论文提出了一族量化表征不同神经网络之间相似性的度量空间，利用这个框架使得神经网络表征可以整合进任意的机器学习方法中，然后利用大规模生物和深度学习数据集来验证这些方法，最终找出了神经表征之间与结构和性能之间的关系。
Oct, 2021
本研究介绍了一个多模式图像配准任务，并使用训练有素的神经网络来实现自动去噪，通过在相似输入示例的标签上进行的噪声平均效应来解释这一现象，并提出了相似度度量的定义和估计方法以进行新型的神经网络统计分析。
Feb, 2021
研究使用余弦相似度检测是否辅助损失有助于主要损失，证明该方法保证收敛到主要任务的临界点并在多任务学习和强化学习中实际发挥作用。
Dec, 2018
本文提出一种新颖的神经网络方法 SimGNN，该方法通过可学习的嵌入函数和注意力机制实现了对图形编辑距离等图形相似性计算的高效计算和良好性能的综合优化，并在三种真实图数据集上取得了比现有基线算法更小的误差率和更大的时间降低。
Aug, 2018
本文提出通过神经网络建立非度量相似度函数，从而学习图像的相似度度量与提高基于实例的图像检索表现，实验结果表明该方法在一些标准的图像检索数据集上表现出色。
Sep, 2017
本文提出了一种基于顶点相邻度量相似性的方法，通过邻接矩阵迭代计算得到自洽矩阵，测试结果表明该方法可用于计算人工生成和真实网络中的节点相似性。
Oct, 2005