عيشك أعطيني قائمة قصيرة من المكونات/المباني الرئيسية في شبكة عصبية متقلقة.
Context:الشبكة العصبية الملتوية فيها طبقة مدخلة، طبقات مخفية و طبقة مخرجة. في أي شبكة عصبية متقدمة، أي طبقات متوسطة تسمى مخفية لأن مدخلاتها ومخرجاتها مخفية من خلال وظيفة التنشيط والتقوس النهائي. في الشبكة العصبية الملتوية، الطبقات الخفية تشمل الطبقات اللي تعمل التلتوية. عادة هذا يتضمن طبقة تعمل ناتج النقطة من نواة التقليب مع مصفوفة المدخلات للطبقة. المنتج هذا هو عادة المنتج الداخلي لفروبينيوس، ووظيفتة التنشيطية هي عادة ReLU. وكلما يتحرك نواة التجديف على طول مصفوفة الإدخال للطبقة، عملية التجديف تخلق خريطة ميزة، واللي بدورها تساهم في إدخال الطبقة التالية. يليها طبقات أخرى مثل طبقات التجميع، طبقات متصلة بالكامل، و طبقات التطبيع.  طبقات متطابقة  الطبقات الملتوية تلتف الإدخال وتمرر نتيجتها للطبقة التالية. هذا يشبه استجابة الخلايا العصبية في القشرة البصرية لتحفيز معين. كل خلية عصبية تتعامل مع البيانات فقط لحقلها المستقبل. بالرغم من إمكانية إستخدام الشبكات العصبية المتواصلة بالكامل لتعلم الميزات وتصنيف البيانات، ولكن الهندسة المعمارية هذه عادة ما تكون مش عملية بالنسبة للمدخلات الكبيرة (مثلا الصور عالية الدقة) والتي تتطلب أعداد كبيرة من الخلايا العصبية لأن كل بكسل هو ميزة إدخال ذات صلة. طبقة متصلة بالكامل لصورة بحجم 100 × 100 عندها 10,000 وزن لكل خلية عصبية في الطبقة الثانية. الكونفوليوشن يقلل من عدد المعلمات الحرة، واللي يسمح للشبكة تكون أعمق. مثلًا، باستخدام منطقة تيلنج 5 × 5، كل واحد فيه نفس الوزن المشترك، يلزم 25 نورون فقط. إستخدام أوزان منتظمة على عدد أقل من المعلمات يتجنب التدرجات المختفية ومشاكل التدرجات المتفجرة اللي تظهر أثناء التنشر الخلفي في الشبكات العصبية القديمة.  لسرعة المعالجة، الطبقات التقليدية القياسية يمكن استبدالها بطبقات تقليدية قابلة للفصل في العمق، واللي تستند على تقليد عميق يليه تقليد نقطي. التجويف في العمق هو التجويف الفضائي المطبق بشكل مستقل على كل قناة من التنسور المدخل، في حين أن التجويف في النقطة هو التجويف القياسي المقيد باستخدام  طبقات التجميع الشبكات المتكوّلة ممكن تتضمن طبقات تجميع محليّة و/أو عالمية مع طبقات التتكوّل التقليديّة. طبقات التجميع تقلل من أبعاد البيانات عن طريق الجمع بين مخرجات مجموعات الخلايا العصبية في طبقة واحدة في خلية عصبية واحدة في الطبقة التالية. التجميع المحلي يجمع مجموعات صغيرة، أحجام البلاستيك مثل 2 × 2 تستخدم بشكل شائع. التجميع العالمي يعمل على كل الخلايا العصبية في الخريطة المميزة. فما زوز أنواع مشتركة من التجميع في الاستخدام الشعبي: أقصى ومتوسط. التجميع القصير يستخدم القيمة القصوى لكل مجموعة محلية من الخلايا العصبية في الخريطة المميزة، في حين أن التجميع المتوسط ياخذ 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. الماتريكس المسطح يمر من خلال طبقة مرتبطة بالكامل لتصنيف الصور.  حقل الاستقبال في الشبكات العصبية، كل خلية عصبية تتلقى مدخلات من عدد من المواقع في الطبقة السابقة. فِي طبقة تَقْلِيبية، كل خلية عصبية تتلقى إدخال من منطقة محدودة فقط من الطبقة السابقة إلي تسمى الحقل الاستقبالي للخلية العصبية. في العادة، المساحة مربعة (مثلاً 5 × 5 نورونات). أما في طبقة متصلة بالكامل، الحقل الاستقبال هو الطبقة السابقة الكاملة. إما، في كل طبقة تقليدية، كل خلية عصبية تأخذ مدخلات من مساحة أكبر في المدخلات من الطبقات السابقة. هذا بسبب تطبيق التجويف مرة بعد مرة، واللي ياخذ في الاعتبار قيمة البيكسل، وكذلك البيكسلات المحيطة به. و وقت ما نستعمل طبقات متوسعة، عدد البيكسلات في الحقل الاستقبال يبقى ثابتا، ولكن الحقل يكون أقل عدد من الناس مع تزايد أبعاده عند الجمع بين تأثير عدة طبقات.  لتحويل حجم الحقل الاستقبال على النحو المطلوب، فما بضعة بدائل للطبقة التقليدية القياسية. مثلًا، التجويف المكشوف أو الموسع يزيد من حجم الحقل الاستقبالي من دون زيادة عدد المعلمات عن طريق تقاطع المناطق المرئية والعمياء. إضافية، طبقة واحدة متوسعة يمكن أن تحتوي على فلترات مع نسب توسع متعددة، وبالتالي يكون حجم الحقل الاستقبال متغير.  أوزان كل خلية عصبية في شبكة عصبية تحسب قيمة خروج عن طريق تطبيق وظيفة محددة لقيم المدخلات المستلمة من الحقل الاستقبال في الطبقة السابقة. الوظيفة الي تطبق على القيم المدخلة تتحدد بواسطة متجه من الأوزان والتحيز (عادة الأرقام الحقيقية). التعلم يتكون من تعديل التحييزات و الأوزان هذه بشكل متكرر.  فيكتور الوزن والتحيزات يسموا فلاتر ويمثلون خصائص معينة للمدخلات (مثلا شكل معين). الميزة المميزة للسي إن إن هي إن كتير من الخلايا العصبية تقدر تشارك نفس الفلتر. هذا يقلل من البصمة الذاكرة عشان ثنائي واحد و متجه واحد من الوزن يستخدم في جميع الحقول الاستقبالية التي تتشارك في الفلتر هذا، على عكس كل حقل الاستقبالية التي لها ثنائي وتوزين متجه خاص بها.
المكونات/المباني الأساسية للشبكة العصبية الملتوية تشمل:  طبقات متطابقة: طبقات هذي تتطابق مع مصفوفة الإدخال وتقلل من عدد المعلمات الحرة وتسمح للشبكة لتكون أعمق.  طبقات التجميع: طبقات هذي تقلل من أبعاد البيانات عن طريق الجمع بين مخرجات مجموعات الخلايا العصبية في طبقة واحدة في خلية عصبية واحدة في الطبقة التالية.  طبقات متصلة بالكامل: طبقات هذي تربط كل خلية عصبية في طبقة مع كل خلية عصبية في طبقة أخرى.  الحقل الاستقبالي: كل خلية عصبية تتلقى إدخال من منطقة مقيدة من الطبقة السابقة تسمى الحقل الاستقبالي للخلية العصبية. فِي طبقة تَقْلِيبية، كل خلية عصبية تتلقى إدخال من منطقة أكبر في الإدخال من الطبقات السابقة.  الوزن: متجهات الوزن والتحيز تستخدم من قبل الوظيفة العصبية لحساب القيمة الخارجة من القيمة المدخلة.