Fadlan ii soo sheeg liiska qaybaha muhiimka ah ee shabakada neuralka.
Context:Shabakada neuralka ee isku xidhka ah waxay ka kooban tahay lakabka wax soo galka, lakabka qarsoon iyo lakabka wax soo saarka. Shabakad kasta oo neural ah oo feed-forward ah, lakab kasta oo dhexdhexaad ah waxaa loogu yeeraa mid qarsoon sababtoo ah soo-gelintooda iyo soo-saaridooda waxaa daboolaya shaqada firfircoonaanta iyo isku-dhafka ugu dambeeya. Shabakada neerfaha ee isku xidhka ah, lakabka qarsoon waxaa ku jira lakabyo sameeya isku xidhka. Sida caadiga ah waxaa ku jira lakab oo sameeya dhibco dhibco ah oo ka mid ah kernel-ka isku-dhafka oo leh maaddada lakabka ee soo-gelinta. Badeecadani sida caadiga ah waa badeecada gudaha ee Frobenius, shaqadeeda firfircoonaanta badanaaba waa ReLU. Marka la isku wareejiyo kernel-ka ee lakabka, howlgalka isku wareejinta wuxuu abuuraa khariidad astaamo, taas oo iyana gacan ka geysaneysa soo gelinta lakabka xiga. Tan waxaa ku xiga lakabyo kale sida lakabyo isku dhafan, lakabyo si buuxda isugu xiran, iyo lakabyo caadi ah.  Dusha sare ee laamiga  lakabka Convolutional lakabka Convolutional ayaa soo galiya oo u gudbiya natiijada lakabka xiga. Tani waxay la mid tahay sida unugyada neerfaha ee garashada ku shaqeeya ay uga falceliyaan dareen gaar ah. unugyada dareemayaasha waxaa lagu baaraa xogta unugyada dareemayaasha oo kaliya Inkastoo shabakadaha neerfaha ee feedforward ee si buuxda isku xiran loo isticmaali karo in lagu barto astaamaha iyo kala soocida xogta, qaab dhismeedkani guud ahaan ma aha mid wax ku ool ah oo loogu talagalay wax soo saarka waaweyn (tusaale, sawirro xallinta sare leh), taas oo u baahan doonta tiro badan oo neerfaha ah maxaa yeelay pixel kasta waa muuqaal wax soo saar oo ku habboon. Lakabka si buuxda isku xiran ee sawirka cabirkiisu yahay 100 × 100 wuxuu leeyahay 10,000 oo culeys oo ah neuron kasta oo ku jira lakabka labaad. Isku duwidda waxay yareyneysaa tirada xuduudaha bilaashka ah, taasoo u oggolaaneysa shabakada inay qoto dheer tahay. Tusaale ahaan, isticmaalka 5 x 5 gobol, mid walbana leh miisaan isku mid ah, waxay u baahan tahay oo keliya 25 neuron. Isticmaalka miisaanka caadiga ah ee ku saabsan tiro yar oo ka mid ah xuduudaha ayaa ka hortagaya dhibaatooyinka kala duwanaanshaha iyo dhibaatooyinka kala duwanaanshaha qarxa ee lagu arkay inta lagu jiro dib u soo noqoshada shabakadaha neerfaha ee hore.  Si loo dardar geliyo habka, lakabka caadiga ah waxaa lagu beddeli karaa lakabyo lakabyo ah oo la kala saari karo, kuwaas oo ku saleysan qoto dheer oo qoto dheer oo ay ku xigto qoto dheer. Isku duubnaanta qoto dheer waa isku duubnaan meel bannaan ah oo si madaxbanaan loogu adeegsado kanaal kasta oo ka mid ah tensor-ka soo gala, halka isku duubnaanta dhibicdu ay tahay isku duubnaan caadi ah oo ku xaddidan isticmaalka  lakabka isku xidhka Shabakadaha isku-dhafka ah waxaa ku jiri kara lakabyo isku-dhafan oo maxalli ah iyo/ama caalami ah oo ay weheliyaan lakabyo isku-dhafan oo caadi ah. Isku darista lakabka waxay yareysaa cabirka xogta iyadoo la isku darayo wax soo saarka kooxaha neuronka ee lakabka hal lakab oo ah hal neuron oo ku jira lakabka xiga. Isku-darka maxalliga ah wuxuu isku daraa kooxo yaryar, cabbirka dusha sare sida 2 × 2 ayaa sida caadiga ah loo isticmaalaa. Isku darka caalamiga ahi wuxuu saameeyaa dhamaan unugyada neerfaha ee khariidada qaababka. Waxaa jira laba nooc oo caan ah oo loo isticmaalo isticmaalka caanka ah: ugu badnaan iyo celcelis ahaan. Isku-darka ugu badan wuxuu isticmaalaa qiimaha ugu badan ee koox kasta oo neerfaha ah ee ku jira khariidadda astaamaha, halka isku-darka celcelis ahaan uu qaadanayo celceliska qiimaha.  lakabyo si buuxda isku xiran Lakabyo isku xidhan oo dhammi waxay isku xidhanyihiin neuron kasta oo lakabka ku jiro iyo neuron kasta oo lakabka kale ku jiro Waxay la mid tahay shabakadda dareemayaasha dareemayaasha badan (MLP). Qaab dhismeedka (flattened matrix) wuxuu soo marayaa lakab dhameystiran oo isku xiran si loo kala saaro sawirada.  Meelaha wax lagu maqlo Shabakadaha neerfaha, unug kasta oo neerfaha ah wuxuu ka helaa xogta meelo badan oo ka mid ah lakabka hore. In lakabka convolutional, neuron kasta wuxuu helaa talooyin ka yimid oo keliya aagga xaddidan ee lakabka hore ee loo yaqaan 'neuron's receptive field'. Sida caadiga ah aagga waa square (tusaale ahaan 5 by 5 neurons). Halka, lakabka gebi ahaanba isku xidhan, lakabka qabashada uu yahay lakabka hore oo dhan. Sidaa daraadeed, lakab kasta oo isku-dhafan, neuron kasta wuxuu ka qaataa wax soo-gelinta aag ka weyn oo ku jira wax-soo-gelinta lakabka hore. Tani waxay sabab u tahay ku celcelinta isku duubnida, taas oo tixgelinaysa qiimaha pixel, iyo sidoo kale pixels ku xeeran. Marka la isticmaalayo lakabyo ballaaran, tirada pixels ee goobta soo dhaweynta ayaa weli ah mid joogto ah, laakiin goobta ayaa si yar loo buuxiyaa maadaama cabirkeedu korayo marka la isku daro saameynta dhowr lakab.  Si aad ula qabsato baaxadda goobta soo dhaweynta sida aad rabto, waxaa jira waxyaabo kale oo ka duwan lakabka caadiga ah ee lakabka ah. Tusaale ahaan, isku laabista atrous ama fidinta waxay ballaarisaa cabirka goobta soo dhaweynta iyada oo aan la kordhin tirada xuduudaha iyadoo la isku darayo gobollada muuqda iyo indhoolayaasha. Waxaa intaa dheer, hal lakab oo la ballaariyay oo la ballaariyay ayaa ka koobnaan kara shaandhooyin leh saamiyo balaarin badan, sidaas awgeedna leh baaxad xaddidan oo la aqbali karo.  Miisaanka Neuron kasta oo ku jira shabakad neural ah wuxuu xisaabiyaa qiimaha wax soo saarka isagoo adeegsanaya shaqo gaar ah oo ku saabsan qiimaha wax soo saarka ee laga helo goobta soo dhaweynta ee lakabka hore. Waxqabadka lagu dabaqo qiimaha la soo geliyey waxaa lagu go'aamiyaa dhererka miisaanka iyo dhinaca (sida caadiga ah tirooyinka dhabta ah). Barashadu waxay ku timaadaa isbedel ku yimaada dhinacyada iyo culeyska.  Vektariga miisaanka iyo kala fogaanshaha waxaa loo yaqaanaa filtarrada waxayna matalaan astaamaha gaarka ah ee soo galida (tusaale ahaan, qaab gaar ah). Calaamadaha lagu garto CNN waa in unugyada neerfaha badan ay wadaagaan shaandhada isku midka ah. Tani waxay yareyneysaa raadadka xusuusta maxaa yeelay hal dhinac iyo hal vector oo miisaan ah ayaa loo adeegsadaa dhammaan meelaha qaata ee wadaaga shaandhadaas, taas oo ka soo horjeedda goob kasta oo qaata oo leh dhinac u gaar ah iyo miisaanka vector.
Qeybaha muhiimka ah/dhismaha shabakad neerfaha ah waxaa ka mid ah:  Layers Convolutional: Layers-yadaasi waxay isku duubnaadaan maaddada wax soo gelinta waxayna yareeyaan tirada xuduudaha bilaashka ah waxayna u oggolaanayaan shabakada inay qoto dheer tahay.  Isku darista lakabka: lakabkaasi wuxuu yareeyaa cabirka xogta iyadoo la isku darayo wax soo saarka kooxaha neuron-ka ee lakabka hal lakab oo ah hal neuron oo ku jira lakabka xiga.  lakabyo isku xidhan oo dhamaystiran: lakabyadaasi waxay isku xiraan neuron kasta oo ku jira lakabkaasi neuron kasta oo ku jira lakabka kale.  Xuddunta dareenka: Neuronka kasta wuxuu ka helaa dareen ka imaanaya qaybta xaddidan ee lakabka hore ee loo yaqaanno dareenka dareenka dareenka ee neuronka. Marka la eego lakabka isku xidhka ah, neuron kasta waxa uu ka qaataa qaybo badan oo ka mid ah lakabka hore.  Miisaanka: Miisaanka iyo qiimeynta waxaa loo isticmaalaa shaqada neerfaha si loo xisaabiyo qiimaha wax soo saarka qiimaha wax soo saarka.