لو سمحت أعطيني قائمة قصيرة من المكونات/الهياكل الرئيسية في الشبكة العصبية التجميلية.
Context:الشبكة العصبية التجميلية بتتكون من طبقة مدخلة، طبقات مخفية وطبقة إنتاجية. في أي شبكة عصبية للتغذية، أي طبقات متوسطة تسمى مخفية لأن مدخلاتها ومخرجاتها مخفية عن طريق وظيفة التنشيط والتقليب النهائي. في الشبكة العصبية التجميلية، الطبقات المخفية بتشمل طبقات بتعمل التجميليات. عادةً، هذا يشمل طبقة بتقوم بعمل ضرب نقطي لذرة التجويف مع مصفوفة الإدخال للطبقة. هاد المنتج عادةً هو المنتج الداخلي لفروبنيوس، ووظيفة التنشيط عادةً ReLU. لما بتتزحلق نواة التجهيز على طول مصفوفة الإدخال للطبقة، عملية التجهيز بتولد خريطة ميزة، واللي بدورها تساهم في إدخال الطبقة التالية. بعدين طبقات تانية زي طبقات التجميع، طبقات متصلة بالكامل، وطبقات التطبيع.  طبقات محورية  الطبقات المتقلبة بتقلب المدخلات وتمرر نتيجتها للطبقة التالية. هاد مشابه لردود فعل الخلايا العصبية في القشرة البصرية لتحفيز معين. كل خلية عصبية تتعامل مع البيانات بس لحقل الاستقبال الخاص بها. بالرغم من انه من الممكن استخدام الشبكات العصبية المتواصلة بالكامل لتعلم الميزات وتصنيف البيانات، لكن هذي الهندسة المعمارية عموماً غير عملية للمدخلات الكبيرة (مثلاً، الصور عالية الدقة) ، والتي بتتطلب أعداد هائلة من الخلايا العصبية لأن كل بكسل هو ميزة مدخلات ذات صلة. طبقة متصلة بالكامل لصورت بحجم 100 × 100 ليها 10000 وزن لكل خلية عصبية في الطبقة الثانية. التجمع يقلل من عدد المعلمات الحرة، مما يسمح للشبكة تكون أعمق. مثلًا، باستخدام منطقة 5 × 5، كل واحد مع نفس الأوزان المشتركة، بيحتاج 25 عصبية بس. باستخدام الأوزان المنظمة على عدد أقل من المعلمات، يتجنب التدرجات المختفية ومشاكل التدرجات المتفجرة التي شوهدت أثناء الانتشار الخلفي في الشبكات العصبية السابقة.  لتسريع المعالجة، يمكن استبدال طبقات التجذير القياسية بطبقات التجذير القابلة للانفصال عميقا، واللي تستند على التجذير عميقا ويليها التجذير النقطي. التجهيز العميق هو تجهيز فضائي يطبق بشكل مستقل على كل قناة من التنسور المدخل، في حين أن التجهيز النقطي هو تجهيز قياسي مقيد باستخدام  طبقات تجمع الشبكات التجمعية ممكن تضم طبقات تجميع محلية و/أو عالمية جنبًا إلى جنب مع الطبقات التجمعية التقليدية. 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 بين مجموعات صغيرة، وعادة ما يستخدمون أحجام البلاط مثل 2 × 2. التجمع العالمي بيعمل على كل الخلايا العصبية في الخريطة المميزة. في نوعين من التجميعات الشائعة في الاستخدام الشعبي: الحد الأقصى والمتوسط. التجميع القصوى بيستخدم القيمة القصوى لكل مجموعة محلية من الخلايا العصبية في خريطة الميزة، في حين أن التجميع المتوسط بيأخذ القيمة المتوسطة.  طبقات متصلة بالكامل طبقات متصلة بالكامل تربط كل خلية عصبية في طبقة واحدة بكل خلية عصبية في طبقة أخرى. هو نفس الشبكة العصبية المتعددة الطبقات التقليدية. المصفوفة المسطحة تمر من خلال طبقة متصلة بالكامل لتصنيف الصور.  حقل الاستقبال في الشبكات العصبية، كل خلية عصبية بتتلقى مدخلات من عدد من المواقع في الطبقة السابقة. في طبقة التقلص، كل خلية عصبية بتتلقى مدخلات من منطقة محدودة من الطبقة السابقة بس تسمى المجال الاستقبال للخلية العصبية. عادةً، المنطقة مربعة (مثلاً، 5×5 عصبونات). في حين، في طبقة متصلة بالكامل، المجال المستقبلي هو الطبقة السابقة بأكملها. وبالتالي، في كل طبقة تلتوية، كل خلية عصبية بتأخذ مدخلات من مساحة أكبر في المدخلات من الطبقات السابقة. هاد بسبب تطبيق التجويف مراراً وتكراراً، واللي بيعتمد على قيمة البيكسل، وكمان البيكسل المحيطة به. لما نستخدم طبقات متوسعة، يبقى عدد البيكسلات في الحقل الاستقبال ثابت، لكن الحقل يكون أقل كثافة مع زيادة أبعاده عند الجمع بين تأثير عدة طبقات.  للتلاعب بحجم الحقل الاستقبالي حسب الرغبة، في شوية بدائل للطبقة التجميلية القياسية. على سبيل المثال، التجويف الجانبي أو التجويف الموسع يوسع حجم الحقل الاستقبالي من دون زيادة عدد المعلمات عن طريق خلط المناطق المرئية والعمياء. زيادة على كده، طبقة تكوينية واحدة يمكن أن تحتوي على مرشحات بنسب توسع متعددة، وبالتالي يكون حجم الحقل الاستقبال متغير.  وزنه كل خلية عصبية في الشبكة العصبية تحسب قيمة انتاجية عن طريق تطبيق وظيفة محددة على القيم المدخلة المستلمة من الحقل الاستقبالي في الطبقة السابقة. الوظيفة اللي بتطبق على القيم المدخلة بتتحدد بواسطة متجه من الأوزان والتحيز (عادةً الأعداد الحقيقية). التعلم بيحتوي على تعديل هذه الانحيازات والوزن بشكل متكرر.  متجهات الأوزان والتحيزات تسمى فلاتر وتمثل ميزات معينة من المدخلات (مثلاً، شكل معين). ميزة مميزة للسي إن إن هي أن كتير من الخلايا العصبية بتقدر تشارك نفس المرشح. هاد يقلل من البصمة الذاكرة لأن تحيز واحد ومتجه واحد من الأوزان يستخدم عبر كل الحقول المستقبلة اللي بتشترك في هذا الفلتر، على عكس كل حقل استقبال لديه تحيزه الخاص ومتجه الوزن.
المكونات/الهيكل الرئيسي لشبكة عصبية تتكون من:  طبقات متعرجة: هذي الطبقات بتعرج مصفوفة المدخلات وتقلل من عدد المعلمات الحرة وتسمح للشبكة بأن تكون أعمق.  طبقات التجميع: بتقلل هذه الطبقات من أبعاد البيانات عن طريق الجمع بين مخرجات مجموعات الخلايا العصبية في طبقة واحدة في خلية عصبية واحدة في الطبقة التالية.  طبقات متصلة بالكامل: بتربط هذه الطبقات كل خلية عصبية في طبقة واحدة بكل خلية عصبية في طبقة أخرى.  حقل الاستقبال: كل خلية عصبية بتتلقى مدخلات من منطقة مقيدة من الطبقة السابقة تسمى حقل الاستقبال للخلية العصبية. في طبقة تلتوية، كل خلية عصبية بتأخذ مدخلات من مساحة أكبر في المدخلات من الطبقات السابقة.  الأوزان: متجهات الأوزان والتحيز تستخدم من قبل الوظيفة العصبية لحساب قيمة الناتج من قيمة الإدخال.