من فضلك أعطيني قائمة قصيرة من المكونات / العمارات الرئيسية في الشبكة العصبية التجميلية.
Context:بتتكون الشبكة العصبية التجميلية من طبقة مدخلة، طبقات مخفية وطبقة مخرجة. في أي شبكة عصبية للتغذية للأمام، بتتسمى أي طبقات متوسطة مخفية لأن مدخلاتها ومخرجاتها مخفية عن طريق وظيفة التنشيط والتقليب النهائي. في الشبكة العصبية التجميلية، بتشمل الطبقات الخفية الطبقات اللي بتعمل التجميليات. عادةً بتشمل هذه طبقة بتعمل ناتج نقطي لذرة التجويف مع مصفوفة المدخلات للطبقة. المنتج ده عادةً هو المنتج الداخلي لفروبينيوس، ووظيفة التنشيط بتاعته عادةً ReLU. لما تتزحلق نواة التجهيز على طول مصفوفة الإدخال للطبقة ، فإن عملية التجهيز بتولد خريطة ميزة ، واللي بدورها بتساهم في إدخال الطبقة التالية. بعد كده بتتبعها طبقات تانية زي طبقات التجميع، طبقات متصلة بالكامل، وطبقات التطبيع.  طبقات محورية  الطبقات المتقلبة بتقلب المدخلات وتمرر نتيجتها للطبقة التالية. ده شبه استجابة الخلايا العصبية في القشرة البصرية لتحفيز معين. كل خلية عصبية متقلبة بتعالج البيانات بس لحقل الاستقبال بتاعها. بالرغم من أنه ممكن استخدام الشبكات العصبية المترابطة بشكل كامل لتعلم الميزات وتصنيف البيانات، إلا أن الهندسة المعمارية دي عموماً مش عملية للمدخلات الكبيرة (مثل الصور عالية الدقة) ، واللي بتتطلب أعداد ضخمة 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. بتقلص التجميع عدد المعلمات الحرة، واللي بيسمح للشبكة تكون أعمق. على سبيل المثال، باستخدام منطقة بلاط 5 × 5، كل واحد فيه نفس الأوزان المشتركة، بيتطلب 25 خلية عصبية بس. باستخدام أوزان منتظمة على عدد أقل من المعلمات، بتتجنب التدرجات المختفية ومشاكل التدرجات المتفجرة اللي بتتشاف أثناء الانتشار الخلفي في الشبكات العصبية السابقة.  عشان تسريع المعالجة، ممكن نستبدل الطبقات المتقلبة القياسية بطبقات متقلبة قابلة للفصل عن طريق العمق، واللي بتعتمد على التقلب العميق واللي بعد كده التقلب النقطي. التجويف العميق هو تجويف فضائي يتم تطبيقه بشكل مستقل على كل قناة من مضخة الإدخال، في حين أن التجويف النقطي هو تجويف قياسي مقيد باستخدام  طبقات التجميع ممكن تتضمن الشبكات التجمعية طبقات تجميع محلية و/أو عالمية جنب الطبقات التجمعية التقليدية. بتقلل طبقات التجميع 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 بشكل شائع. التجميع العالمي بيعمل على كل الخلايا العصبية في خريطة الميزات. في نوعين شائعين من التجميع في الاستخدام الشعبي: أقصى ومتوسط. يستخدم تجميع ماكس القيمة القصوى لكل مجموعة محلية من الخلايا العصبية في خريطة الميزة، في حين بيستخدم تجميع المتوسط القيمة المتوسطة.  طبقات متصلة بالكامل الطبقات المتصلة بالكامل بتصل كل خلية عصبية في طبقة واحدة بكل خلية عصبية في طبقة أخرى. هو نفس الشبكة العصبية المتعددة الطبقات التقليدية (MLP). المصفوفة المسطحة بتعبر طبقة متصلة بالكامل لتصنيف الصور.  مجال الاستقبال في الشبكات العصبية، كل خلية عصبية بتتلقى مدخلات من عدد من المواقع في الطبقة اللي قبل. في طبقة التقلص، بتستلم كل خلية عصبية مدخلات من منطقة محدودة بس من الطبقة اللي قبل كدا بتتسمى المجال الاستقبال للخلية العصبية. عادةً بيتكون المساحة مربعة (زي 5 × 5 عصبونات). في حين، في طبقة متصلة بالكامل، المجال المستقبل هو الطبقة السابقة كلها. وبالتالي، في كل طبقة تقشرية، كل خلية عصبية بتأخذ مدخلات من منطقة أكبر في المدخلات من الطبقات السابقة. ده بسبب تطبيق التجويف مراراً وتكراراً، واللي بيأخذ في الاعتبار قيمة البيكسل، وكمان البيكسلات المحيطة به. عند استخدام الطبقات الموسعة، يبقى عدد البيكسلات في الحقل الاستقبال ثابت، لكن الحقل بيتم زيادة عدد سكانه بشكل أقل مع زيادة أبعاده عند الجمع بين تأثير عدة طبقات.  عشان تتلاعب بحجم الحقل الاستقبالي حسب الرغبة، في شوية بدائل للطبقة التجميلية القياسية. على سبيل المثال، التجويف الجانبي أو التجويف الموسع بيزيد من حجم الحقل الاستقبالي من غير زيادة عدد المعلمات عن طريق خلط المناطق المرئية والعمياء. زيادة من كده، ممكن تتكون طبقة التجميلية الموسعة الواحدة من مرشحات مع نسب توسع متعددة، وبالتالي يكون حجم الحقل الاستقبالي متغير.  الوزن كل خلية عصبية في شبكة عصبية بتحسب قيمة إنتاج عن طريق تطبيق وظيفة معينة لقيم الإدخال اللي بتتلقاها من الحقل الاستقبالي في الطبقة اللي قبل. بتتحدد الدالة اللي بتتطبق على القيم المدخلة بواسطة متجه أوزان وتحيز (عادةً الأعداد الحقيقية). التعلم بيحتوي على تعديل هذه الانحيازات والأوزان بشكل متكرر.  بيتم تسمية متجهات الأوزان والتحيزات بالمرشحات وبيعبروا عن ميزات معينة للمدخل (زي شكل معين). خاصية مميزة لسي إن إن هي إن كتير من الخلايا العصبية ممكن تتشارك نفس المرشح. ده بيقلل من البصمة الذاكرة عشان بيستخدم تحيز واحد ومتجه واحد من الأوزان عبر كل الحقول المستقبلة اللي بتشترك في الفلتر ده، على عكس كل حقل متقبل ليه تحيز وتوزين متجه خاص به.
بتشمل المكونات/العمارة الرئيسية للشبكة العصبية التجميلية:  الطبقات المتقلبة: الطبقات دي بتقلب مصفوفة الإدخال وتقلل من عدد المعلمات الحرة وتسمح للشبكة تكون أعمق.  طبقات التجميع: بتقلص الطبقات دي أبعاد البيانات عن طريق الجمع بين مخرجات مجموعات الخلايا العصبية في طبقة واحدة في خلية عصبية واحدة في الطبقة التالية.  طبقات متصلة بالكامل: بتربط الطبقات دي كل خلية عصبية في طبقة واحدة بكل خلية عصبية في طبقة تانية.  المجال الاستقبالي: كل خلية عصبية بتتلقى مدخلات من منطقة مقيدة من الطبقة اللي قبل كده بتتسمى المجال الاستقبالي للخلية العصبية. في طبقة التجميلية، كل خلية عصبية بتأخذ مدخلات من منطقة أكبر في المدخلات من الطبقات اللي قبل.  الوزن: بيتم استخدام متجهات الوزن والتحيز من خلال وظيفة العصبية عشان تحسب قيمة انتاج من قيمة المدخلات.