إزا بتريد عطيني قائمة قصيرة من المكونات/المعمارات الأساسية في شبكة عصبية تلتوية.
Context:الشبكة العصبية الملتوية بتتكون من طبقة مدخلة، طبقات مخفية و طبقة إنتاج. في أي شبكة عصبية بتقدم التغذية، أي طبقات وسط تسمي مخفية لأن مدخلاتها ومخرجاتها مخفية عن طريق وظيفة التنشيط والتقليب النهائي. بشبكة عصبية متقلبة، الطبقات الخفية بتشمل طبقات بتعمل التقلبات. عادةً بتتضمن طبقة بتعمل ناتج نقطة لبنة التقليب مع مصفوفة الإدخال للطبقة. عادةً هالمنتج هوي المنتج الداخلي لفروبنيوس، وظيفته التنشيطية عادةً هي ReLU. مع ان تسلل نواة التجهيز على طول مصفوفة المدخلة للطبقة، عملية التجهيز بتوليد خريطة ميزة، واللي بدورها بتساهم بدخلة الطبقة التالية. بعده طبقات تانية زي طبقات التجميع، طبقات متصلة بالكامل، و طبقات التطبيع.  طبقات محورية  الطبقات الملتوية بتلتف الإدخال وتمرر نتيجتها للطبقة التالية. هيدا شبيه برد فعل الخلايا العصبية في القشرة البصرية لتحفيز معين. كل خلية عصبية محولة بتعمل البيانات بس لحقل الاستقبال بتاعها. بالرغم من إن الشبكات العصبية المترابطة بالكامل يمكن استخدامها لتعلم الميزات وتصنيف البيانات، هالمعماريات عادة ما تكون غير عملية للإدخالات الكبيرة (زي الصور عالية الدقة) ، واللي بتتطلب أعداد كبيرة من الخلايا العصبية لأن كل بكسل هو ميزة إدخال ذات صلة. طبقة متصلة بالكامل لصورت بحجم 100 × 100 ليها 10000 وزن لكل خلية عصبية في الطبقة التانية. الكونفوليوزيون بيقلل من عدد المعلمات الحرة، وبيسمح للشبكة تكون أعمق. مثلاً، باستخدام منطقة تيلنج 5 × 5، كل واحد بنفس الوزن المشترك، بتحتاج 25 نورون بس. باستخدام أوزان منتظمة على عدد أقل من المعلمات، بتتجنب مشاكل التدرجات المختفية والتدرجات المتفجرة اللي بتتشاف أثناء التنشر الخلفي في الشبكات العصبية الأولية.  عشان تسريع المعالجة، يمكن استبدال الطبقات التجميلية القياسية بطبقات التجميلية القابلة للانفصال عمقًا، واللي بتعتمد على التجميلية عمقًا وتليها التجميلية النقطية. التقلص العميق هو التقلص المكاني المطبق بشكل مستقل على كل قناة من الموجات المدخلة، بينما التقلص النقطي هو التقلص القياسي المحدود لاستخدام  طبقات التجميع الشبكات التجمعية ممكن تضم طبقات تجميع محلية و/أو عالمية مع الطبقات التجمعية التقليدية. طبقات التجميع بتقلل أبعاد البيانات عن طريق الجمع بين مخرجات مجموعات الخلايا العصبية في طبقة واحدة في خلية عصبية واحدة في الطبقة التالية. التجميع المحلي بيجمع مجموعات صغيرة، وبتستخدم أحجام البلاط زي 2 × 2 عادة. التجميع العالمي بيعمل على كل الخلايا العصبية في خريطة الميزات. في نوعين من التجميعات الشائعة في الاستخدام الشعبي: القصوى والمتوسط. التجميع القصير بيستعمل القيمة القصوى لكل مجموعة محلية من الخلايا العصبية في خريطة الميزة، في حين بيستعمل التجميع المتوسط القيمة المتوسطة.  طبقات متصلة بالكامل طبقات مترابطة بالكامل تربط كل خلية عصبية في طبقة مع كل خلية عصبية في طبقة تانية. هيدا نفس الشبكة العصبية المتعددة الطبقات التقليدية. المصفوفة المسطحة بتعبر طبقة متصلة بالكامل لتصنيف الصور.  حقل الاستقبال في الشبكات العصبية، كل خلية عصبية بتتلقى مدخلات من عدد من المواقع في الطبقة اللي قبلها. في طبقة التجميلية، كل خلية عصبية بتتلقي إدخال من منطقة محدودة بس من الطبقة اللي قبلين بتتسمى المجال الاستقبال للخلية العصبية. عادةً المجال مربع (مثلاً 5 × 5 نورونات). في حين، في طبقة متصلة بالكامل، المجال المستقبلي هو الطبقة السابقة كلها. عشان هيك، في كل طبقة تلتوي، كل خلية عصبية بتأخذ مدخلات من مساحة أكبر من الطبقات اللي قبل. هيدا بسبب تطبيق التقوس مرارا وتكرارا، واللي بيعتبر قيمة البيكسل، وكمان البيكسل المحيطة به. لما بتستخدم طبقات موسعة، بيبقى عدد البيكسلات في الحقل الاستقبالي ثابت، بس الحقل بيصبح أقل عددًا لأن أبعاده بتكبر لما بتجمع تأثير كتير طبقات.  عشان تتلاعب بحجم المجال الاستقبالي حسب الرغبة، في شوية بدائل للطبقة التجميلية القياسية. مثلًا، التجويب الجانبي أو التجويب الموسع بيوسع حجم الحقل الاستقبالي من دون زيادة عدد المعلمات عن طريق خلط المناطق المرئية والعمياء. علاوة على كدا، يمكن للطبقة التجميلية الموسعة الواحدة تضم مرشحات بنسب توسع متعددة، وبكدا عندها حجم مجال استقبال متغير.  أوزان كل خلية عصبية بشبكة عصبية بتحسب قيمة انتاج عن طريق تطبيق وظيفة معينة على القيم المدخلة اللي بتتلقاها من الحقل الاستقبالي في الطبقة اللي قبلها. الوظيفة اللي بتتطبق على القيم المدخلة بتتحدد بواسطة متجه أوزان وتحيز (عادة الأرقام الحقيقية). التعلم بيحتوي على تعديل هذه الانحيازات والوزن بشكل متكرر.  متجهات الأوزان والتحيزات بتتسمى فلاتر وتمثل ميزات معينة للمدخل (زي شكل معين). سمة مميزة للسي إن إن هيدي إن كتير من الخلايا العصبية بتقدر تشارك نفس المرشح. هيك يقلل من البصمة الذاكرة عشان بيستخدم شي واحد ومتجه واحد من الوزن عبر كل الحقول المستقبلة اللي بتشترك في الفلتر، عكس كل حقل مستقبلي اللي ليه شي متجه ومتجه خاص به.
المكونات/الهياكل الأساسية للشبكة العصبية التجميلية بتتضمن:  طبقات محورية: هالطوابق بتحور مصفوفة الإدخال وتقلل من عدد المعلمات الحرة وتتيح للشبكة تكون أعمق.  طبقات تجمعية: هالطوابق بتقلل أبعاد البيانات عن طريق دمج مخرجات مجموعات الخلايا العصبية في طبقة واحدة في خلية عصبية واحدة في الطبقة التالية.  طبقات مترابطة بالكامل: هالطوابق بتربط كل خلية عصبية في طبقة مع كل خلية عصبية في طبقة تانية.  حقل الاستقبال: كل خلية عصبية بتتلقّى إدخال من منطقة مقيدة من الطبقة اللي قبلين بتتسمى الحقل الاستقبال للخلية العصبية. في طبقة تلتوية، كل خلية عصبية بتأخذ مدخلات من مساحة أكبر في المدخلات من الطبقات السابقة.  وزنات: متجهات الوزن والتحيز بتستعمل من خلال الوظيفة العصبية عشان تحسب قيمة انتاج من قيمة المدخلات.