عافاك اعطيني قائمة قصيرة من المكونات/الهياكل الرئيسية في الشبكة العصبية التجميلية.
Context:تتكون الشبكة العصبية التجميلية من طبقة مدخلة، طبقات مخفية وطبقة إنتاجية. في أي شبكة عصبية للتغذية إلى الأمام، تسمى أي طبقات متوسطة مخفية لأن مدخلاتها ومخرجاتها مخفية من خلال وظيفة التنشيط والتقليب النهائي. في الشبكة العصبية التجميلية، تشمل الطبقات الخفية الطبقات التي تقوم بالتجميليات. عادةً ما يتضمن هذا طبقة تقوم بضربة نقطية من نواة التجويف مع مصفوفة المدخلات للطبقة. عادة ما يكون هذا المنتج هو المنتج الداخلي لفروبينيوس، ووظيفته التنشيطية عادة ما تكون ReLU. وبينما تتزحلق نواة التجهيز على طول مصفوفة المدخلات للطبقة، فإن عملية التجهيز تولد خريطة ميزة، والتي بدورها تساهم في مدخلات الطبقة التالية. تليها طبقات أخرى مثل طبقات التجميع، الطبقات المتصلة بالكامل، وطبقات التطبيع.  طبقات التجميلية  تلتف الطبقات التخزينية المدخلات وتمرر نتيجتها للطبقة التالية. كايشبه لردود فعل الخلايا العصبية في القشرة البصرية لتحفيز معين. كل خلية عصبية تتعامل مع البيانات فقط لحقل الاستقبال الخاص بها. وعلى الرغم من أنه يمكن استخدام الشبكات العصبية المنتقلة إلى الأمام المتصلة بالكامل لتعلم الميزات وتصنيف البيانات، إلا أن هذه الهندسة المعمارية غير عملية بشكل عام 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 لصور بحجم 100 × 100 لها 10،000 وزن لكل خلية عصبية في الطبقة الثانية. يقلل التحويل من عدد المعلمات الحرة، مما يسمح للشبكة بأن تكون أعمق. على سبيل المثال، باستخدام منطقة البلاط 5 × 5، كل منها بنفس الأوزان المشتركة، يتطلب 25 خلية عصبية فقط. يمنع استخدام الأوزان المنتظمة على عدد أقل من المعلمات التدرجات المختفية ومشاكل التدرجات المتفجرة التي شوهدت أثناء الانتشار الخلفي في الشبكات العصبية السابقة.  لتسريع المعالجة، يمكن استبدال الطبقات التجانسية القياسية بطبقات التجانسية القابلة للفصل عن طريق العمق، والتي تستند إلى التجانس العميق تليها التجانس النقطي. التجويف العميق هو التجويف المكاني المطبق بشكل مستقل على كل قناة من التنسور المدخل، في حين أن التجويف النقطي هو التجويف القياسي المقيد باستخدام  طبقات التجميع يمكن للشبكات التجميلية أن تشمل طبقات تجميع محلية و/أو عالمية جنبًا إلى جنب مع الطبقات التجميلية التقليدية. يقلل تجميع الطبقات من أبعاد البيانات عن طريق الجمع بين مخرجات مجموعات الخلايا العصبية في طبقة واحدة إلى خلية عصبية واحدة في الطبقة التالية. التجميع المحلي يجمع مجموعات صغيرة، ويتم استخدام أحجام البلاط مثل 2 × 2 بشكل شائع. التجميع العالمي كايعمل على كل الخلايا العصبية في الخريطة. هناك نوعان من التجميع الشائع في الاستخدام الشعبي: الحد الأقصى والمتوسط. يستخدم التجميع الأقصى القيمة القصوى لكل مجموعة محلية من الخلايا العصبية في خريطة الميزات، في حين يستعمل التجميع المتوسط القيمة المتوسطة.  طبقات متصلة بالكامل طبقات متصلة بالكامل تربط كل خلية عصبية في طبقة مع كل خلية عصبية في طبقة أخرى. وهي نفس الشبكة العصبية المتعددة الطبقات التقليدية (MLP). المصفوفة المسطحة تمر من خلال طبقة متصلة بالكامل لتصنيف الصور.  حقل الاستقبال في الشبكات العصبية، تتلقى كل خلية عصبية مدخلات من عدد من المواقع في الطبقة السابقة. في طبقة التقلص، تتلقى كل خلية عصبية مدخلات من منطقة محدودة فقط من الطبقة السابقة تسمى المجال الاستقبالي للخلية العصبية. عادة ما تكون المنطقة مربعة (على سبيل المثال 5 × 5 عصبونات). بينما، في طبقة متصلة بالكامل، المجال المستقبل هو الطبقة السابقة بأكملها. وبالتالي، في كل طبقة تقليدية، تأخذ كل خلية عصبية مدخلات من منطقة أكبر في المدخلات من الطبقات السابقة. ويرجع ذلك إلى تطبيق التجويف مرارا وتكرارا، والذي يأخذ في الاعتبار قيمة البيكسل، وكذلك البيكسل المحيطة به. عند استخدام الطبقات الموسعة، يبقى عدد البيكسلات في الحقل الاستقبالي ثابتًا، ولكن الحقل يكون أقل اكتظاظًا مع تزايد أبعاده عند الجمع بين تأثير عدة طبقات.  للتلاعب بحجم الحقل الاستقبالي حسب الرغبة، هناك بعض البدائل للطبقة التجميلية القياسية. على سبيل المثال، يوسع التجويف المكشوف أو الموسع حجم الحقل الاستقبالي دون زيادة عدد المعلمات عن طريق خلط المناطق المرئية والعمياء. علاوة على ذلك، يمكن للطبقة التجميلية الموسعة الواحدة أن تتضمن مرشحات ذات نسب توسع متعددة، وبالتالي يكون لها حجم حقل استقبال متغير.  الوزن كل خلية عصبية في الشبكة العصبية تحسب قيمة خروج عن طريق تطبيق وظيفة محددة على القيم المدخلة المستلمة من الحقل الاستقبالي في الطبقة السابقة. يتم تحديد الدالة التي تطبق على القيم المدخلة بواسطة متجه الأوزان والتحيز (عادة الأرقام الحقيقية). يتكون التعلم من تعديل هذه الانحيازات والوزن بشكل متكرر.  تسمى متجهات الأوزان والتحيزات مرشحات وتمثل سمات معينة من المدخلات (على سبيل المثال، شكل معين). سمة مميزة لسي إن إن هي أن العديد من الخلايا العصبية يمكن أن تتشارك نفس المرشح. وهذا يقلل من البصمة الذاكرة لأن تحيز واحد ومتجه واحد من الأوزان يتم استخدامه في جميع الحقول المستقبلة التي تتشارك في هذا المرشح، على عكس كل حقل متقبل لديه تحيز وتوزين متجه خاص به.
وتشمل المكونات/الهياكل الرئيسية للشبكة العصبية التجميلية:  الطبقات المتطرفة: هذه الطبقات تتطابق مع مصفوفة الإدخال وتقلل من عدد المعلمات الحرة وتسمح للشبكة بأن تكون أعمق.  طبقات التجميع: تقلل هذه الطبقات من أبعاد البيانات عن طريق الجمع بين مخرجات مجموعات الخلايا العصبية في طبقة واحدة إلى خلية عصبية واحدة في الطبقة التالية.  الطبقات المتصلة بالكامل: هذه الطبقات تربط كل خلية عصبية في طبقة واحدة بكل خلية عصبية في طبقة أخرى.  المجال الاستقبالي: كل خلية عصبية تتلقى المدخلات من منطقة مقيدة من الطبقة السابقة تسمى المجال الاستقبالي للخلية العصبية. في طبقة التقلص، تأخذ كل خلية عصبية مدخلات من منطقة أكبر في المدخلات من الطبقات السابقة.  الأوزان: يتم استخدام متجهات الأوزان والتحيز من قبل الوظيفة العصبية لحساب قيمة الإخراج من قيمة الإدخال.