لو سمحت اعطيني قائمة قصيرة من المكونات الرئيسية في الشبكة العصبية
Context:الشبكة العصبية التجميلية تتكون من طبقة مدخلة، طبقات مخفية و طبقة مخرجة. في أي شبكة عصبية متقدمة، أي طبقات متوسطة تسمى مخفية لأن مدخلاتها ومخرجاتها مخفية بواسطة وظيفة التنشيط والتقليب النهائي. في الشبكة العصبية التجميلية، الطبقات الخفية تشمل طبقات تقوم بالتجميليات. عادةً هذا يشمل طبقة تقوم بعمل ضرب نقطي لذرة التجويف مع مصفوفة المدخلات للطبقة. هذا المنتج عادة هو المنتج الداخلي لـ Frobenius، ووظيفته التنشيطية عادة ReLU. وكلما يتزحلق نواة التجهيز على طول مصفوفة المدخلات للطبقة، تعمل عملية التجهيز على توليد خريطة ميزات، والتي بدورها تساهم في مدخلات الطبقة التالية. بعد ذلك طبقات اخرى مثل طبقات التجميع، طبقات متصلة بالكامل، وطبقات التطبيع.  طبقات محوريه  الطبقات المتقلبة تقلب المدخلات وتمرر نتيجتها للطبقة التالية. هذا يشبه استجابة الخلايا العصبية في القشرة البصرية لتحفيز محدد. كل خلية عصبية تتعامل مع البيانات فقط لحقل استقبالها. بالرغم من ان الشبكات العصبية المتواصلة بالكامل يمكن استخدامها لتعلم الميزات وتصنيف البيانات، هذه الهندسة المعمارية عادة ما تكون غير عملية للمدخلات الكبيرة (على سبيل المثال، الصور عالية الدقة) ، والتي تتطلب أعداد هائلة من الخلايا العصبية لأن كل بكسل هو ميزة إدخال ذات صلة. طبقة متصلة بالكامل لصورة بحجم 100 × 100 لها 10000 وزن لكل خلية عصبية في الطبقة الثانية. التجانس يقلل من عدد المعلمات الحرة، مما يسمح للشبكة بأن تكون أعمق. مثلًا، باستخدام منطقة 5 × 5، كل منها بنفس الوزن المشترك، يتطلب فقط 25 خلية عصبية. 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 المتقلبة القياسية بطبقات متقلبة قابلة للانفصال عميقا، والتي تستند إلى التقلب عميقا تليها التقلب النقطي. التجهيز العميق هو تجهيز فضائي يطبق بشكل مستقل على كل قناة من الموجات المدخلة، في حين أن التجهيز النقطي هو تجهيز قياسي مقيد باستخدام  طبقات تجميع الشبكات التجمعية ممكن تتضمن طبقات تجميع محلية و/أو عالمية جنبًا إلى جنب مع الطبقات التجمعية التقليدية. تجميع الطبقات يقلل من أبعاد البيانات عن طريق الجمع بين مخرجات مجموعات الخلايا العصبية في طبقة واحدة إلى خلية عصبية واحدة في الطبقة التالية. التجميع المحلي يجمع بين مجموعات صغيرة، عادة ما يستخدم حجم البلاط مثل 2 × 2. التجميع العالمي يعمل على كل الخلايا العصبية في الخريطة المميزة. فيه نوعين شائعين من التجميع 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 اخرى. هو نفس الشبكة العصبية المتعددة الطبقات التقليدية (MLP). المصفوفة المسطحة تمر من خلال طبقة متصلة بالكامل لتصنيف الصور.  حقل استقبالي في الشبكات العصبية، كل خلية عصبية تتلقى مدخلات من عدد من المواقع في الطبقة السابقة. في طبقة تلتوية، كل خلية عصبية تتلقى مدخلات من منطقة مقيدة 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. ولهذا، في كل طبقة تلتوي، كل خلية عصبية تأخذ مدخلات من مساحة أكبر في المدخلات من الطبقات السابقة. هذا بسبب تطبيق التجويف مراراً وتكراراً، والذي يأخذ بعين الاعتبار قيمة البيكسل، وكذلك البيكسل المحيطة به. عند استخدام طبقات متوسعة، يبقى عدد البيكسلات في الحقل الاستقبال ثابت، لكن الحقل يكون أقل اكتظاظا مع زيادة أبعاده عند الجمع بين تأثير عدة طبقات.  للتلاعب بحجم الحقل الاستقبالي حسب الرغبة، هناك بعض البدائل للطبقة التقليدية القياسية. مثلًا، التجويف الجانبي أو التجويف الموسع يوسع حجم الحقل الاستقبالي بدون زيادة عدد المعلمات عن طريق خلط المناطق المرئية والعمياء. علاوة على ذلك، طبقة واحدة من التقلصات الموسعة يمكن ان تتضمن مرشحات بنسب توسع متعددة، وبالتالي يكون لها حجم حقل استقبال متغير.  الوزن كل خلية عصبية في شبكة عصبية تحسب قيمة انتاج عن طريق تطبيق وظيفة محددة لقيم المدخلات المستلمة من الحقل الاستقبالي في الطبقة السابقة. الدالة اللي بتطبق على القيم المدخلة بتتحدد بواسطة متجه من الأوزان والتحيز (عادةً الأعداد الحقيقية). التعلم يتكون من تعديل هذه الانحيازات والوزن بشكل متكرر.  متجهات الأوزان والتحيزات تسمى الفلاتر وتمثل سمات معينة من المدخلات (مثلاً، شكل معين). سمة مميزة من الـ CNN هي ان العديد من الخلايا العصبية يمكنها مشاركة نفس الفلتر. هذا يقلل من البصمة الذاكرة لأن ثنائي واحد ومتجه واحد من الأوزان يستخدم في جميع الحقول المستقبلة التي تتشارك في هذا الفلتر، على عكس كل حقل متقبل لديه ثنائي ومتجه خاص به.
المكونات/الهيكل الرئيسي لشبكة عصبية تتكون من:  طبقات محورية: هذه الطبقات تحوّل مصفوفة المدخلات وتقلل من عدد المعلمات الحرة وتسمح للشبكة بأن تكون أعمق.  طبقات تجميع: هذي 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 اخرى.  حقل الاستقبال: 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.  الوزن: متجهات الوزن والتحيز تستخدم من قبل الوظيفة العصبية لحساب قيمة انتاج من قيمة المدخلات.