請給我一個簡短的標題列表 卷積神經網路的關鍵元件/架構.
Context:一個卷積神經網路由輸入層,隱藏層和輸出層組成. 在任何前<unk>神經網路中,任何中間層都被稱為隱藏的,因為它們的輸入和輸出被啟用函式和最終卷積掩蓋. 在卷積神經網路中,隱藏層包括執行卷積的層. 這通常包括一個層,該層的輸入矩陣執行卷積核心的點乘積. 這種產品通常是Frobenius內部產品,其啟用功能通常是ReLU. 隨著卷積核心沿著層的輸入矩陣滑動,卷積操作生成一個特徵圖,這反過來又為下一層的輸入做出了貢獻. 接下來是其他層,如聚合層,完全連線層和規範化層.  卷積層  卷積層卷積輸入,並將其結果傳遞到下一個層. 這類似於視覺皮層中神經元對特定刺激的反應. 每個卷積神經元只為其受體場處理資料. 雖然可以使用完全連線的前<unk>神經網路來學習特徵和分類資料,但這種架構通常對較大的輸入 (例如高解析度影象) 不實用,這將需要大量的神經元,因為每個畫素都是相關的輸入特徵. 一個完全連線的影象層大小為100×100,每個神經元的重量為第二層的10,000個. 卷積減少了自由引數的數量,使得網路更深入. 例如,使用5×5<unk>區域,每個都有相同的共享重量,只需要25個神經元. 在較少的引數上使用規範化的權重可以避免在早期神經網路的反向傳播過程中看到的消失梯度和爆炸梯度問題.  為了加快處理速度,標準卷積層可以被深度可分離的卷積層取代,這些層基於深度卷積,然後是點向卷積. 深度卷積是一個空間卷積,在輸入張量每個通道上獨立應用,而點向卷積是一個標準卷積,僅限於使用  聚合層 卷積網路可能包括本地和/或全球池化層以及傳統卷積層. 聚合層通過將一個層中的神經元叢集的輸出結合到下一個層中的單個神經元來減少資料的尺寸. 地方聚合結合了小叢集,通常使用2 × 2等<unk>尺寸. 全球聚合會影響特徵圖中的所有神經元. 在常用中,有兩種常見的聚合型別:最大和平均. 最大聚合使用特徵圖中的每個區域性神經元叢集的最大值,而平均聚合則使用平均值.  完全連線的層 完全連線的層將一個層中的每一個神經元連線到另一個層中的每一個神經元. 它與傳統的多層感知神經網路 (MLP) 相同. 通過一個完全連線的層來分類影象.  接收場 在神經網路中,每一個神經元都從前一層的某個位置接收了輸入. 在卷積層中,每個神經元只從前一層的受限區域中接收輸入,稱為神經元的受體場. 通常面積是正方形 (例如5x5個神經元). 而在一個完全連線的層中, 接收場是整個前一層. 因此,在每一個卷積層中,每個神經元都從輸入中的一個比前一層更大的區域獲取輸入. 這是由於一次又一次地應用卷積,它考慮了畫素的值,以及其周圍的畫素. 當使用擴充套件層時,接收場中的畫素數量保持不變,但隨著幾個層的結合效應,該場的尺寸越來越大,因此變得更加稀疏.  為了根據需要操縱受體場大小,有一些替代標準卷積層的方法. 例如,通過交錯可見和盲區域,<unk>或擴充套件卷積擴大受體場的大小而不會增加引數數量. 此外,單個擴充套件卷積層可以包含具有多個擴充套件比的過<unk>器,因此具有可變的受體場大小.  重量 神經網路中的每個神經元通過將特定的函式應用於從前一層受體場接收的輸入值來計算輸出值. 應用於輸入值的函式由權重和偏差 (通常是實數) 的向量決定. 學習包括<unk>代調整這些偏見和權重.  權重和偏差的向量稱為過<unk>器,並表示輸入的特定特徵 (例如特定的形狀). 許多神經元可以共享相同的過<unk>器. 這減少了記憶體足跡,因為在所有共享該過<unk>器的受體欄位中使用單個偏差和單個權重向量,而不是每個受體欄位都有自己的偏差和向量權重.
卷積神經網路的關鍵元件/架構包括:  卷積層:這些層卷積輸入矩陣,減少自由引數數量,並允許網路更深入.  聚合層:這些層通過將一個層的神經元叢集的輸出結合到下一個層的單個神經元中來減少資料的尺寸.  完全連線的層:這些層將一個層中的每一個神經元連線到另一個層中的每一個神經元.  感受場:每個神經元從前一層的受限區域中接收輸入,稱為神經元的感受場. 在卷積層中,每個神經元都從輸入中的一個比前一層更大的區域獲取輸入.  權重:權重和偏差的向量被神經函式用於從輸入值計算輸出值.