Bitte gib mir eine kurze Aufzählung der wichtigsten Komponenten/Architekturen in einem faltigen neuronalen Netzwerk.
Please give me a short bulleted list of the key components/architectures in a convolutional neural network.
The key components/architecture of a convolutional neural network include:

Convolutional layers: These layers convolve the input matrix and reduce the number of free parameters and allows the network to be deeper.

Pooling layers: These layers reduce the dimensions of data by combining the outputs of neuron clusters at one layer into a single neuron in the next layer.

Fully connected layers: These layers connect every neuron in one layer to every neuron in another layer. 

Receptive field: Each neuron receives input from a restricted area of the previous layer called the neuron's receptive field. In a convolutional layer, each neuron takes input from a larger area in the input than previous layers.

Weights: The vectors of weights and bias are used by the neural's function to compute an output value from input value.
Zu den wichtigsten Komponenten/Architekturen eines neuronalen Faltungsnetzwerks gehören:

Faltungsschichten: Diese Schichten falten die Eingabematrix und reduzieren die Anzahl der freien Parameter, wodurch das Netz tiefer wird.

Pooling-Schichten: Diese Schichten reduzieren die Dimensionen der Daten, indem sie die Ausgaben von Neuronenclustern in einer Schicht zu einem einzigen Neuron in der nächsten Schicht zusammenfassen.

Vollständig verbundene Schichten: Diese Schichten verbinden jedes Neuron in einer Schicht mit jedem Neuron in einer anderen Schicht.

Empfängliches Feld: Jedes Neuron erhält Input aus einem begrenzten Bereich der vorherigen Schicht, dem sogenannten rezeptiven Feld des Neurons. In einer Faltungsschicht nimmt jedes Neuron den Input aus einem größeren Bereich auf als in den vorherigen Schichten.

Gewichte: Die Vektoren der Gewichte und der Vorspannung werden von der neuronalen Funktion verwendet, um einen Ausgabewert aus dem Eingabewert zu berechnen.
summarization
Ein neuronales Faltungsnetzwerk besteht aus einer Eingabeschicht, versteckten Schichten und einer Ausgabeschicht. In jedem neuronalen Netzwerk mit Vorwärtskopplung werden die mittleren Schichten als versteckt bezeichnet, weil ihre Eingänge und Ausgänge durch die Aktivierungsfunktion und die abschließende Faltung maskiert werden. In einem neuronalen Netz mit Faltungsfunktion umfassen die verborgenen Schichten Schichten, die Faltungen durchführen. Dazu gehört in der Regel eine Schicht, die ein Punktprodukt des Faltungskerns mit der Eingangsmatrix der Schicht bildet. Dieses Produkt ist in der Regel das innere Frobenius-Produkt, und die Aktivierungsfunktion ist in der Regel ReLU. Während der Faltungskern über die Eingabematrix der Schicht gleitet, erzeugt die Faltungsoperation eine Merkmalskarte, die wiederum zur Eingabe der nächsten Schicht beiträgt. Darauf folgen weitere Schichten wie Pooling-Schichten, voll verknüpfte Schichten und Normalisierungsschichten.

Faltungsschichten

Faltungsschichten falten den Input und leiten das Ergebnis an die nächste Schicht weiter. Das ist vergleichbar mit der Reaktion eines Neurons im visuellen Kortex auf einen bestimmten Stimulus. Jedes Faltungsneuron verarbeitet nur Daten für sein rezeptives Feld. Obwohl vollverknüpfte neuronale Netze mit Vorwärtskopplung zum Erlernen von Merkmalen und zur Klassifizierung von Daten verwendet werden können, ist diese Architektur für größere Eingaben (z. B. hochauflösende Bilder) in der Regel nicht praktikabel, da hierfür eine große Anzahl von Neuronen erforderlich wäre, da jedes Pixel ein relevantes Eingabemerkmal darstellt. Eine voll verknüpfte Schicht für ein Bild der Größe 100 × 100 hat 10.000 Gewichte für jedes Neuron in der zweiten Schicht. Durch die Faltung wird die Anzahl der freien Parameter reduziert, wodurch das Netzwerk tiefer wird. Wenn du zum Beispiel eine 5 × 5 große Kachelregion verwendest, bei der jedes Neuron die gleichen Gewichte hat, brauchst du nur 25 Neuronen. Die Verwendung regulierter Gewichte über weniger Parameter vermeidet die Probleme mit verschwindenden und explodierenden Gradienten, die bei der Backpropagation in früheren neuronalen Netzen auftraten.

Um die Verarbeitung zu beschleunigen, können herkömmliche Faltungsschichten durch tiefenweise trennbare Faltungsschichten ersetzt werden, die auf einer tiefenweisen Faltung gefolgt von einer punktweisen Faltung basieren. Die tiefenweise Faltung ist eine räumliche Faltung, die unabhängig auf jeden Kanal des Eingangstensors angewendet wird, während die punktweise Faltung eine Standardfaltung ist, die sich auf die Verwendung von

Pooling-Schichten
Faltungsnetzwerke können neben den herkömmlichen Faltungsschichten auch lokale und/oder globale Pooling-Schichten enthalten. Pooling-Schichten reduzieren die Dimensionen der Daten, indem sie die Ausgaben von Neuronenclustern in einer Schicht zu einem einzigen Neuron in der nächsten Schicht zusammenfassen. Lokales Pooling fasst kleine Cluster zusammen, üblicherweise werden Kachelgrößen wie 2 × 2 verwendet. Globales Pooling wirkt auf alle Neuronen der Feature Map. Es gibt zwei gängige Pooling-Typen: Max und Average. Beim Max-Pooling wird der Maximalwert jedes lokalen Neuronenclusters in der Feature Map verwendet, während beim Average-Pooling der Durchschnittswert genommen wird.

Vollständig verbundene Schichten
Vollständig verknüpfte Schichten verbinden jedes Neuron in einer Schicht mit jedem Neuron in einer anderen Schicht. Es ist dasselbe wie ein herkömmliches mehrschichtiges neuronales Perzeptron-Netzwerk (MLP). Die abgeflachte Matrix durchläuft eine voll verbundene Schicht, um die Bilder zu klassifizieren.

Wahrnehmungsfeld
In neuronalen Netzen erhält jedes Neuron Eingaben von einer bestimmten Anzahl von Stellen in der vorherigen Schicht. In einer Faltungsschicht erhält jedes Neuron nur von einem begrenzten Bereich der vorherigen Schicht, dem rezeptiven Feld des Neurons, Input. Normalerweise ist dieser Bereich quadratisch (z. B. 5 mal 5 Neuronen). In einer vollständig verknüpften Schicht hingegen ist das rezeptive Feld die gesamte vorherige Schicht. In jeder Faltungsschicht nimmt also jedes Neuron den Input aus einem größeren Bereich auf als in den vorherigen Schichten. Das liegt daran, dass die Faltung immer wieder angewandt wird, wodurch der Wert eines Pixels sowie die umliegenden Pixel berücksichtigt werden. Bei der Verwendung von dilatierten Schichten bleibt die Anzahl der Pixel im rezeptiven Feld konstant, aber das Feld ist spärlicher besiedelt, da seine Dimensionen durch die Kombination der Wirkung mehrerer Schichten wachsen.

Um die Größe des rezeptiven Feldes nach Belieben zu manipulieren, gibt es einige Alternativen zur Standard-Faltungsschicht. Die atroide oder dilatierte Faltung beispielsweise vergrößert das rezeptive Feld, ohne die Anzahl der Parameter zu erhöhen, indem sichtbare und blinde Regionen verschachtelt werden. Außerdem kann eine einzige dilatierte Faltungsschicht Filter mit mehreren Dilatationsverhältnissen enthalten und so eine variable Größe des rezeptiven Feldes haben.

Gewichte
Jedes Neuron in einem neuronalen Netz berechnet einen Ausgabewert, indem es eine bestimmte Funktion auf die Eingabewerte anwendet, die es von dem rezeptiven Feld in der vorherigen Schicht erhalten hat. Die Funktion, die auf die Eingabewerte angewendet wird, wird durch einen Vektor von Gewichten und einen Bias (in der Regel reelle Zahlen) bestimmt. Das Lernen besteht darin, diese Verzerrungen und Gewichte iterativ anzupassen.

Die Vektoren der Gewichte und Verzerrungen werden als Filter bezeichnet und repräsentieren bestimmte Merkmale der Eingabedaten (z. B. eine bestimmte Form). Ein besonderes Merkmal von CNNs ist, dass sich viele Neuronen denselben Filter teilen können. Dadurch wird der Speicherbedarf reduziert, da eine einzige Vorspannung und ein einziger Vektor von Gewichten für alle rezeptiven Felder verwendet werden, die diesen Filter gemeinsam nutzen, anstatt dass jedes rezeptive Feld seine eigene Vorspannung und Vektorgewichtung hat.
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