Dǎɣ asikin, alil anilkaman ən haratan wi maqornen / təmuqunen dǎɣ tartit tan neurone ən convolution.
Context:Convolutional neural network ehay input layer, hidden layers d output layer Dǎɣ harat kul ən rezo ən névralontan atiwafanen, iyad əmikan ən garesan aqalan atiwaɣran fal as ijitan nasan əd ijitan nasan aqalan aygan fal əšiɣil wan asiwiɗ əd təmuqunt tan samando. Daɣ convolutional neural network, ihandagan wi aɣlasnen ahan ihandagan wi ijjanen convolutions Awen ehay layer itaj dot product wan convolution kernel s matrix wan input n layer Asinihigi eqal agudiyan asinihigi ən amas ən Frobenius, əd əšiɣil ən asinihigi eqal agudiyan ReLU. Agud wa tadəwla ən tadəwla təšəjrit ɣor matris ən ugiš ye təzunt, ashəɣəl ən tadəwla itaj karti ən təlaten, awa as itajən itajən ye ugiš ən təzunt ta tašəjrit. Awen ilkam i layer tan iyyad chund pooling layer tan, layer tan osaɣnen hullan d layer tan n normalization  Iɣannitan n convolution  Tiɣiswen n convolutional assirtay nat isalan tolas ikf-an iddikud net i layer wa yadan Awen olah id alwazab n neuron daɣ cortex wan akayad i stimulus Neuron fuk n convolution itaj isalan i abara net wan receptive Kuddeɣ as rezo tan n neural tan id aqqalnen aqqalnen addobat nen axadam i teɣare n samalan d askut n isalan, edey wen war eha ach-ak fal intaj tan maqqornen (almital, idalojan ilanen almaɣna maqqoran) isarɣas nen iddikud maqqoran n neuron tan fal as pixel fuk eqqal samalan n intaj Ifirjan artaynen hullan i dumu n iddikud n 100 x 100 ilan 10,000 n tazunt i neuron fuk daɣ ifirjan win issin Convolution ifnaz iddikud n almaɣnatan wi war n ila alxoriya, eha rezo ad eqqil a assohen Dǎɣ olahan, amitkal ən rejion ən 5 × 5 ən tisigwen, hak iyan dər azanan ogdahnen, itagu 25 ɣas ən néorontan. Atkul ən təzunawen atiwasanan fal ihzawan ogarnen aśuhu itawagrawnat ihzawan wi ifalnen əd aśibaban wi ifalnen aśibaban wi ahanen ugud wa təwaƭ tan aśibaban dǎɣ rezo ən neuraletan wi azarnen.  Ye assəmutiy ən assəmutiy, təzunawen ən amsədu adobatnat atwətkəl as təzunawen ən amsədu azlaynen as alməɣna ən amsədu,atamosan as amsədu ən amsədu as alməɣna ən amsədu. Aɣeš wan ider eqqal anɣeš n edag ijja fal channel fuk n input tensor as ijja awen anɣeš wan titbaqqet eqqal anɣeš n ichiritan s axadam n  Ihandagan win tartit Rezo tan win convolutional addoben ad ahanat local d global pooling layers id traditional convolutional layers Ihandagan n pooling ordan iddikud n isalan s asirtay n intaj n neuron cluster tan daɣ layer iyyan s neuron iyyan daɣ layer wa yadan Local pooling osaɣ id clusters madroynen, iddikud n tiling chund 2 × 2 exdam hullan Global pooling itiki fal neuron tan fuk n karti n samalan Illan ti issin ich-ikilan n pooling daɣ axadam n addinat: max d average Max pooling exdam s alqim wa maqqoran n taqqimt fuk n neuron tan daɣ karti n samal as ijja awen average pooling exdam s alqim wa eynayan  Iɣalayan artaynen fuk nasan Ihandagan artaynen fuk osaɣan neuron fuk daɣ layer iyyan s neuron fuk daɣ layer iyyan Eqqal chund rezo n neural multilayer perceptron (MLP) wan alasal Matrix wa eɣlalan itiki s layer osaɣan hullan i askut n dumu tan  Ehan wan agaraw Daɣ rezo tan win neural, neuron fuk ittaram iddikud n ihanan daɣ layer wa ezzaran Daɣ layer wan convolutional, neuron fuk ittaram isalan daɣ edag eqqanan n layer wa ezzaran s isim net receptive field wan neuron Edag eqal ogdahan (dǎɣ asikin, 5 fal 5 neurontan). Agudendǎɣ, dǎɣ təbiɗawt taqalat dǎɣ ayknan aseɣat, edag wa ititwəjan eqal təbiɗawt kul tazarat. Daɣ awen, daɣ layer fuk n convolutional, neuron fuk ittar id edag maqqoran daɣ input ojjar layer tan win data Awen eqqal fal iji n convolution alwaq iyyan ijjan fal alqim n pixel hak id pixel tan win edes net Alwaq wa id exdam layer tan wi maqqornen, iddikud n pixels daɣ abara wan receptive eqqim eɣlas mucham abara eqqal a ilan addinat ajjotnen fal as iddikud tan net idwilan alwaq wa id artayan assahat n layer tan ajjotnen  I asimutiy n iddikud n abara wan receptive s immik wa s erha, illan ti iyyad ajjotnen i layer wan convolutional Almital, atrous meɣ dilated convolution issewad iddikud n abara wa id eqqalan anmirtay wala tiw-at n iddikud n almaɣna tan s amichal n rejion tan wi iddarnen d wi idderɣalan Daɣ asiwad, layer n convolution iyyat addobat ad eqqil isuj ilan iddikud n dilation ajjotnen, s immik wen ilan iddikud n abara wa it illan  Iɣazanan Neuron fuk daɣ rezo n neural eɣna id alqim n intaj s axadam n alxidmat s alqiman n intaj id erawan abara wan receptive daɣ layer wa s data Əšiɣil wa eqalan amitkalan fal alhakuman ən ugiš eqalan atiwagan fal əmik ən alɣisaban əd təbiɗawen (dǎɣ ayhan amaɗin aduten). Aɣare eqal amutayan ən amutayan ən təbiɗawen əd təbiɗawen.  Vector tan win iddikud d biases isim net filters tolas eqqal samalan n input (almital dumu iyyan) Samal izlayan n CNN eqqal as neuron tan ajjotnen addoben ad azunan filtr iyyan Awen ifnaz iddikud n tadlimt fal as bias iyyan d vector iyyan n iddikud n azuk axdam daɣ abara tan fuk wi axdam nen s afissar wen mucham war eha edag fuk wan azuk iddikud n azuk net d azuk n vector
Isuj wi maqqornen / edey n rezo n eɣas eha:  Tiɣiswen n Convolutional: Tiɣiswen tin tiɣiswen n input matrix d afanaz n iddikud n free parameters tolas arhan rezo ad eqqil a assohen  Ihandagan win tartit: Ihandagan win assirɣasan iddikud n isalan s asirtay n intaj n neuron cluster tan daɣ layer iyyan s neuron iyyan daɣ layer wa yadan  Ihandagan artaynen fuk: Ihandagan win osaɣan neuron fuk daɣ layer iyyan s neuron fuk daɣ layer iyyan  Edag wa eɣran: Neuron fuk ittar id edag n edag wa ezzaran s isim net ehan wan neuron Daɣ layer wan convolutional, neuron fuk ittar iddikud maqqoran daɣ input ojjar layer tan win data  Alɣisaban: alɣisaban ən alɣisaban əd alɣisaban aqalan amitkalan fal əšiɣil wan néural fal asikin ən alɣisaban ən liɣitan ən liɣitan ən liɣitan.