لو سمحت اعطيني قائمة قصيرة من المكونات/الهياكل الرئيسية في الشبكة العصبية التجميلية.
Context:الشبكة العصبية التجميلية تتكون من طبقة مدخلة، طبقات مخفية، وطبقة انتاج. في أي شبكة عصبية متقدمة، أي طبقات متوسطة تسمى مخفية لأن مدخلاتها ومخرجاتها مخفية عن طريق وظيفة التنشيط والتقليب النهائي. في الشبكة العصبية التجميلية، الطبقات المخفية تتضمن طبقات تقوم بالتجميليات. عادةً هذا يشمل طبقة تقوم بعمل ناتج نقطي للنواة التجميلية مع مصفوفة الإدخال للطبقة. هذا المنتج عادةً هو المنتج الداخلي لـ Frobenius، ووظيفة التنشيط عادةً ReLU. مع انزلاق نواة التجهيز على طول مصفوفة الإدخال للطبقة، تعمل عملية التجهيز على إنشاء خريطة ميزة، والتي بدورها تساهم في إدخال الطبقة التالية. تليها طبقات أخرى مثل طبقات التجميع، طبقات متصلة بالكامل، وطبقات التطبيع.  طبقات محورية  الطبقات المتقلبة تتقلب المدخلات وتمرر نتيجتها للطبقة التالية. هذا يشبه استجابة الخلايا العصبية في القشرة البصرية لتحفيز محدد. كل خلية عصبية تتعامل مع البيانات لحقل استقبالها فقط. على الرغم من أنه يمكن استخدام الشبكات العصبية المقدمة بالكامل المتصلة لتعلم الميزات وتصنيف البيانات، إلا أن هذه الهندسة المعمارية غير عملية بشكل عام للمدخلات الكبيرة (مثل الصور عالية الدقة) ، والتي تتطلب أعداد هائلة من الخلايا العصبية لأن كل بكسل هو ميزة إدخال ذات صلة. طبقة متصلة بالكامل لصورت بحجم 100 × 100 لها 10000 وزن لكل خلية عصبية في الطبقة الثانية. التجمع يقلل من عدد المعلمات الحرة، مما يسمح للشبكة أن تكون أعمق. على سبيل المثال، باستخدام منطقة البلاط 5 × 5، كل منها بنفس الأوزان المشتركة، يتطلب 25 عصبية فقط. استخدام الأوزان المنتظمة على عدد أقل من المعلمات يتجنب التدرجات المختفية ومشاكل التدرجات المتفجرة التي شوهدت أثناء الانتشار الخلفي في الشبكات العصبية السابقة.  لتسريع المعالجة، يمكن استبدال الطبقات التجميلية القياسية بطبقات التجميلية القابلة للفصل عميقا، والتي تستند إلى التجميلية عميقا تليها التجميلية النقطية. التجهيز العميق هو التجهيز المكاني المطبق بشكل مستقل على كل قناة من المجهد المدخل، في حين أن التجهيز النقطي هو التجهيز القياسي المقيد باستخدام  طبقات تجميع الشبكات التجميلية ممكن تضم طبقات تجميع محلية و/أو عالمية جنبًا إلى جنب مع الطبقات التجميلية التقليدية. تجميع الطبقات يقلل من أبعاد البيانات عن طريق الجمع بين مخرجات مجموعات الخلايا العصبية في طبقة واحدة في خلية عصبية واحدة في الطبقة التالية. التجميع المحلي يجمع بين مجموعات صغيرة، ويتم استخدام أحجام البلاط مثل 2 × 2 عادة. التجميع العالمي يعمل على كل الخلايا العصبية في الخريطة المميزة. هناك نوعين من التجميعات الشائعة في الاستخدام الشعبي: الحد الأقصى والمتوسط. التجميع القصير يستخدم القيمة القصوى لكل مجموعة محلية من الخلايا العصبية في خريطة الميزة، في حين أن التجميع المتوسط يأخذ القيمة المتوسطة.  طبقات متصلة بالكامل طبقات متصلة بالكامل تربط كل خلية عصبية في طبقة مع كل خلية عصبية في طبقة أخرى. هو نفس الشبكة العصبية المتعددة الطبقات التقليدية. المصفوفة المسطحة تمر من خلال طبقة متصلة بالكامل لتصنيف الصور.  حقل استقبال في الشبكات العصبية، كل خلية عصبية تتلقى مدخلات من عدد من المواقع في الطبقة السابقة. في طبقة التقلص، كل خلية عصبية تتلقى مدخلات من منطقة محدودة فقط من الطبقة السابقة تسمى المجال الاستقبال للخلية العصبية. عادةً المنطقة مربعة (مثلاً 5×5 عصبونات). في حين، في طبقة متصلة بالكامل، المجال المستقبلي هو الطبقة السابقة بأكملها. وبالتالي، في كل طبقة تلتوية، كل خلية عصبية تأخذ مدخلات من مساحة أكبر في المدخلات من الطبقات السابقة. هذا بسبب تطبيق التجويف مراراً وتكراراً، والذي يأخذ في الاعتبار قيمة البيكسل، وكذلك البيكسل المحيطة به. عند استخدام طبقات متوسعة، يبقى عدد البيكسلات في الحقل الاستقبال ثابت، لكن الحقل يكون أقل اكتظاظاً مع زيادة أبعاده عند الجمع بين تأثير عدة طبقات.  للتلاعب بحجم الحقل الاستقبالي حسب الرغبة، هناك بعض البدائل للطبقة التقليدية القياسية. على سبيل المثال، التجويف الجانبي أو التجويف الموسع يوسع حجم الحقل الاستقبالي دون زيادة عدد المعلمات عن طريق خلط المناطق المرئية والعمياء. وعلاوة على ذلك، يمكن لطبقة تكوينية واحدة أن تحتوي على مرشحات بنسب توسع متعددة، وبالتالي يكون لها حجم مجال استقبال متغير.  الوزن كل خلية عصبية في الشبكة العصبية تحسب قيمة خروج عن طريق تطبيق وظيفة محددة على القيم المدخلة التي تلقاها من الحقل الاستقبالي في الطبقة السابقة. الدالة التي تطبق على القيم المدخلة تحددها متجه الأوزان والتحيز (عادة الأرقام الحقيقية). التعلم يتكون من تعديل هذه الانحيازات والوزن بشكل متكرر.  متجهات الأوزان والتحيزات تسمى المرشحات وتمثل سمات معينة للمدخل (على سبيل المثال، شكل معين). ميزة مميزة للسي إن إن هي أن العديد من الخلايا العصبية يمكنها مشاركة نفس المرشح. هذا يقلل من البصمة الذاكرة لأن تحيز واحد ومتجه واحد من الأوزان يستخدم في جميع الحقول المستقبلة التي تتشارك في هذا الفلتر، على عكس كل حقل متقبل لديه تحيزه ووزن متجه خاص به.
المكونات/الهياكل الرئيسية للشبكة العصبية التجميلية تشمل:  طبقات متعرجة: هذه الطبقات تتعرج مصفوفة الإدخال وتقلل من عدد المعلمات الحرة وتسمح للشبكة أن تكون أعمق.  طبقات التجميع: هذه الطبقات تقلل من أبعاد البيانات عن طريق الجمع بين مخرجات مجموعات الخلايا العصبية في طبقة واحدة إلى خلية عصبية واحدة في الطبقة التالية.  طبقات متصلة بالكامل: هذه الطبقات تربط كل خلية عصبية في طبقة مع كل خلية عصبية في طبقة أخرى.  حقل استقبال: كل خلية عصبية تتلقى مدخلات من منطقة مقيدة من الطبقة السابقة تسمى حقل الاستقبال للخلية العصبية. في طبقة تلتوية، كل خلية عصبية تأخذ مدخلات من مساحة أكبر في المدخلات من الطبقات السابقة.  الأوزان: متجهات الأوزان والتحيز تستخدم من قبل الدالة العصبية لحساب قيمة الناتج من قيمة الإدخال.