ارجوك اعطيني قائمة قصيرة من المكونات/الهياكل المعمارية الرئيسية في شبكة عصبية تلتوي.
Context:الشبكة العصبية الملتوية تتكون من طبقة مدخلة، طبقات مخفية و طبقة مخرجة. في اي شبكة عصبية للتغذية الامامية، أي طبقات وسطية تسمى مخفية لان مدخلاتها ومخرجاتها مخفية من خلال وظيفة التنشيط والتقليد النهائي. في الشبكة العصبية التقليدية، الطبقات الخفية تتضمن طبقات تقوم بالتقليدات. عادةً يشتمل هذا على طبقة تقوم بعملية الناتج النقطي لنواة التقلص مع مصفوفة المدخلات للطبقة. هذا المنتج هو عادةً المنتج الداخلي لفروبينيوس، ووظيفته التنشيطية عادةً ReLU. وكلما تتزحلق نواة التجهيز على طول مصفوفة الإدخال للطبقة، تعمل عملية التجهيز على توليد خريطة ميزة، والتي بدورها تساهم في إدخال الطبقة التالية. بعد هذا هناك طبقات اخرى مثل طبقات التجميع، طبقات متصلة بالكامل، و طبقات التطبيع.  طبقات محورية  الطبقات الملتوية تلتوي المدخلات وتمرر نتيجتها للطبقة التالية. هذا يشبه استجابة الخلايا العصبية في القشرة البصرية لتحفيز محدد. كل خلية عصبية تلتوي تعالج البيانات بس لحقل استقبالها. وبالرغم من ان الشبكات العصبية المتواصلة بالكامل يمكن استخدامها لتعلم الميزات وتصنيف البيانات، فهي عادة ما تكون غير عملية للدخولات الكبيرة (مثل الصور عالية الدقة) ، والتي تتطلب أعدادا هائلة من الخلايا العصبية لأن كل بكسل هو ميزة دخول ذات صلة. طبقة متصلة بالكامل لصورة بحجم 100 × 100 ليها 10000 وزن لكل خلية عصبية في الطبقة الثانية. التجميع يقلل من عدد المعلمات الحرة، مما يسمح للشبكة ان تكون اعمق. مثلًا، باستخدام منطقة بلاط 5 × 5، كل منها بنفس الوزن المشترك، تتطلب 25 خلية عصبية فقط. باستخدام أوزان منتظمة على عدد قليل من المعلمات، يتجنب التدرجات المختفية ومشاكل التدرجات المتفجرة التي شوهدت خلال التنشر الخلفي في الشبكات العصبية السابقة.  لتسريع المعالجة، يمكن استبدال الطبقات المتقلبة القياسية بطبقات متقلبة قابلة للفصل عميقا، والتي تعتمد على التقلب عميقا تليها التقلب النقطي. التجذيف بعمق هو تجذيف فضائي يطبق بشكل مستقل على كل قناة من الموجات المدخلة، بينما التجذيف النقطي هو تجذيف قياسي مقيد باستخدام  طبقات التجميع الشبكات التجمعية ممكن تتضمن طبقات تجميع محلية و/أو عالمية جنب الطبقات التجمعية التقليدية. تجميع الطبقات يقلل من أبعاد البيانات عن طريق الجمع بين مخرجات مجموعات الخلايا العصبية في طبقة واحدة في خلية عصبية واحدة في الطبقة التالية. التجميع المحلي يجمع بين مجموعات صغيرة، ويتم استخدام أحجام البلاط مثل 2 × 2 عادة. التجميع العالمي يعمل على كل الخلايا العصبية في الخريطة المميزة. اكو نوعين مشتركين من التجميع في الاستخدام الشعبي: الحد الأقصى والمتوسط. التجميع القصير يستخدم القيمة القصوى لكل مجموعة محلية من الخلايا العصبية في خريطة الميزة، بينما التجميع المتوسط يأخذ القيمة المتوسطة.  طبقات متصلة بالكامل طبقات متصلة بالكامل تربط كل خلية عصبية في طبقة معينة بجميع الخلايا العصبية 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. ففي طبقة التقلص، كل خلية عصبية تتلقى مدخلات من منطقة مقيدة فقط من الطبقة السابقة تسمى الحقل الاستقبالي للخلية العصبية. عادةً المساحة مربعة (مثلاً 5×5 خلية عصبية). بينما، في طبقة متصلة بالكامل، المجال المستقبلي هو الطبقة السابقة بأكملها. ولهذا، في كل طبقة تلتوي، كل خلية عصبية تأخذ مدخلات من مساحة اكبر في المدخلات من الطبقات السابقة. هذا بسبب تطبيق التجويف مرارا وتكرارا، والذي يأخذ بعين الاعتبار قيمة البيكسل، وكذلك البيكسل المحيطة به. عِنْدَمَا نَسْتَعْمِلُ طبقاتَ مُتَمَدِّدَةً، يَبْقَى عَدَدُ البيكسلاتِ في الحقلِ الْمُتَقَبِّلِ ثَابِتًا، لَكِنْ يَكُونُ الحقلُ أَقَلَّ سُكُونًا عِنْدَمَا تَنْمُو أَمَاكِنُهُ عِنْدَمَا نَجْمَعُ التَّأْثِيرَ مِنْ عِدَّةِ طبقاتٍ.  للتلاعب بحجم الحقل الاستقبالي حسب الرغبة، هناك بَعْض البدائل للطبقة التقليدية القياسية. مثلًا، التجويف الجامح او الموسع يوسع حجم الحقل الجامح بدون زيادة عدد المعلمات عن طريق خلط المناطق المرئية والعمياء. وبالاضافة الى ذلك، يمكن لطبقة التقلص الموسعة الواحدة ان تتضمن فلاتر بنسب توسع متعددة، وبالتالي يكون لها حجم حقل استقبال متغير.  الوزن كل خلية عصبية في الشبكة العصبية تحسب قيمة انتاج عن طريق تطبيق وظيفة محددة على القيم المدخلة المستلمة من الحقل الاستقبالي في الطبقة السابقة. الوظيفه اللي بتطبق على القيم المدخلة بتحدد بواسطة متجه الوزن والتحيز (عادة الأعداد الحقيقية). التَعَلُّمُ يَتَأَلَّفُ مِنْ تَعَدُّلِ هَذِهِ التَحَيُّزَاتِ وَالْمَوَازِينِ.  متجهات الوزن والتحيزات تسمى فلاتر وتمثل سمات معينة من المدخلات (مثلا شكل معين). ميزة مميزة لـ سي ان ان هي ان العديد من الخلايا العصبية يمكنها مشاركة نفس الفلتر. هذا يقلل من البصمة الذاكرة لان ثنائي واحد ومتجه واحد من الوزن يستخدم عبر كل الحقول الاستقبالية التي تتشارك في هذا الفلتر ، على عكس كل حقل الاستقبالي الذي لديه ثنائي وتحيز متجه خاص به.
المكونات/الهيكلة الاساسية للشبكة العصبية الملتوية تشمل:  الطبقات الملتوية: هذي الطبقات تلتوي مصفوفة المدخلات وتقلل من عدد المعلمات الحرة وتسمح للشبكة ان تكون اعمق.  طبقات التجميع: هذي الطبقات 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: هذه الطبقات تربط كل خلية عصبية في طبقة معينة بجميع الخلايا العصبية في طبقة اخرى.  حقل الاستقبال: كل خلية عصبية تتلقى مدخلات من منطقة مقيدة من الطبقة السابقة تسمى حقل الاستقبال للخلية العصبية. ففي طبقة التقلص، كل خلية عصبية تأخذ مدخلات من مساحة اكبر في المدخلات من الطبقات السابقة.  الوزن: متجهات الوزن والتحيز تستخدم من قبل الوظيفة العصبية لحساب قيمة انتاج من قيمة المدخلات.