 කරුණාකර මට සංක්‍රමණික ස්නායුක ජාලයක ප්‍රධාන සංරචක/ගෘහ නිර්මාණ පිළිබඳ කෙටි බුලට් ලැයිස්තුවක් දෙන්න.
සංවෘත ස්නායුක ජාලයක් ආදාන ස්තරයක්, සැඟවුණු ස්ථර සහ ප්‍රතිදාන ස්ථරයකින් සමන්විත වේ. ඕනෑම Feed-forward neural Network එකක, ඕනෑම මැද ස්ථරයක් සැඟවුණු ලෙස හැඳින්වේ, මන්ද ඒවායේ යෙදවුම් සහ ප්‍රතිදානයන් සක්‍රීය කිරීමේ ශ්‍රිතය සහ අවසාන සංකෝචනය මගින් වසන් කර ඇත. convolutional neural network එකක, සැඟවුණු ස්ථර වලට convolutions සිදු කරන ස්ථර ඇතුළත් වේ. සාමාන්‍යයෙන් මෙයට ස්තරයේ ආදාන න්‍යාසය සමඟ convolution කර්නලයේ තිත් නිෂ්පාදනයක් සිදු කරන ස්ථරයක් ඇතුළත් වේ. මෙම නිෂ්පාදනය සාමාන්‍යයෙන් Frobenius අභ්‍යන්තර නිෂ්පාදනය වන අතර එහි සක්‍රීය කිරීමේ කාර්යය සාමාන්‍යයෙන් ReLU වේ. ස්තරය සඳහා ආදාන න්‍යාසය දිගේ convolution kernel ලිස්සා යන විට, convolution මෙහෙයුම විශේෂාංග සිතියමක් ජනනය කරයි, එය ඊළඟ ස්ථරයේ ආදානයට දායක වේ. මෙය සංචිත ස්ථර, සම්පුර්ණයෙන්ම සම්බන්ධිත ස්ථර සහ සාමාන්‍යකරණ ස්ථර වැනි අනෙකුත් ස්ථර මගින් අනුගමනය කෙරේ. Convolutional layers Convolutional layers input එක convolve කර එහි ප්‍රතිඵලය මීළඟ ස්ථරයට ලබා දෙයි. මෙය දෘශ්‍ය බාහිකයේ ඇති නියුරෝන නිශ්චිත උත්තේජකයකට දක්වන ප්‍රතිචාරයට සමාන වේ. සෑම convolutional නියුරෝනයක්ම දත්ත සකසන්නේ එහි ප්‍රතිග්‍රාහක ක්ෂේත්‍රය සඳහා පමණි. විශේෂාංග ඉගෙන ගැනීමට සහ දත්ත වර්ගීකරණය කිරීමට සම්පුර්ණයෙන්ම සම්බන්ධ වූ Feedforward neural networks භාවිතා කළ හැකි වුවද, මෙම ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය සාමාන්‍යයෙන් විශාල යෙදවුම් සඳහා ප්‍රායෝගික නොවේ (උදා: අධි-විභේදන රූප), ඒ සඳහා විශාල නියුරෝන සංඛ්‍යාවක් අවශ්‍ය වනු ඇත, මන්ද සෑම පික්සලයක්ම අදාළ ආදාන අංගයක් වේ. 100 × 100 ප්‍රමාණයේ රූපයක් සඳහා සම්පුර්ණයෙන්ම සම්බන්ධ වූ ස්ථරයක් දෙවන ස්ථරයේ එක් එක් නියුරෝන සඳහා බර 10,000 ක් ඇත. Convolution මගින් නිදහස් පරාමිති ගණන අඩු කරයි, ජාලය ගැඹුරු වීමට ඉඩ සලසයි. උදාහරණයක් ලෙස, 5 × 5 ටයිල් කිරීමේ කලාපයක් භාවිතා කිරීම, එක එක බෙදාගත් බර එකම, නියුරෝන 25 ක් පමණක් අවශ්‍ය වේ. අඩු පරාමිතීන්ට වඩා විධිමත් බරක් භාවිතා කිරීමෙන් පෙර ස්නායුක ජාල වල පසු ප්‍රචාරණය කිරීමේදී දක්නට ලැබෙන අතුරුදහන් වන අනුක්‍රමිකතා සහ පිපිරුම් අනුක්‍රමික ගැටළු මග හැරේ. සැකසීම වේගවත් කිරීම සඳහා, සම්මත විකෘති ස්ථර ගැඹුරින් වෙන් කළ හැකි සංකෝචන ස්ථර මගින් ප්‍රතිස්ථාපනය කළ හැකි අතර, ඒවා ගැඹුරින් සංකෝචනයකින් පසුව ලක්ෂ්‍යමය සංකලනයක් මත පදනම් වේ. ගැඹුරට පෙරළීම යනු ආදාන ටෙන්සරයේ එක් එක් නාලිකාව මත ස්වාධීනව යෙදෙන අවකාශීය සංකෝචනයක් වන අතර ලක්ෂ්‍යමය සංකෝචනය යනු සංචිත ස්ථර භාවිතයට සීමා වූ සම්මත කැළඹීමක් වන අතර සම්මුති ජාලයන් දේශීය සහ/හෝ සාම්ප්‍රදායික සංකලන ස්ථර සමඟින් දේශීය සහ/හෝ ගෝලීය සංචිත ස්ථර ඇතුළත් විය හැකිය. එක් ස්ථරයක ඇති නියුරෝන පොකුරුවල ප්‍රතිදානයන් ඊළඟ ස්ථරයේ තනි නියුරෝනයක් බවට ඒකාබද්ධ කිරීම මගින් Pooling layers දත්තවල මානයන් අඩු කරයි. දේශීය සංචිතය කුඩා පොකුරු ඒකාබද්ධ කරයි, 2 × 2 වැනි ටයිල් ප්‍රමාණයන් බහුලව භාවිතා වේ. ගෝලීය සංචිතය විශේෂාංග සිතියමේ සියලුම නියුරෝන මත ක්‍රියා කරයි. ජනප්‍රිය භාවිතයේ ඇති පොදු සංචිත වර්ග දෙකක් තිබේ: උපරිම සහ සාමාන්‍යය. Max pooling විශේෂාංග සිතියමේ එක් එක් දේශීය නියුරෝන පොකුරේ උපරිම අගය භාවිතා කරන අතර සාමාන්‍ය එකතු කිරීම සාමාන්‍ය අගය ගනී. සම්පුර්ණයෙන්ම සම්බන්ධිත ස්ථර සම්පුර්ණයෙන්ම සම්බන්ධිත ස්ථර එක් ස්ථරයක සෑම නියුරෝනයක්ම තවත් ස්ථරයක ඇති සෑම නියුරෝනයකටම සම්බන්ධ කරයි. එය සම්ප්‍රදායික බහු ස්ථර ප්‍රත්‍යක්ෂ ස්නායු ජාලයකට (MLP) සමාන වේ. සමතලා කළ න්‍යාසය රූප වර්ගීකරණය කිරීම සඳහා සම්පුර්ණයෙන්ම සම්බන්ධිත ස්ථරයක් හරහා යයි. ප්‍රතිග්‍රාහක ක්ෂේත්‍රය ස්නායු ජාල වලදී, එක් එක් නියුරෝනයට පෙර ස්ථරයේ ස්ථාන කිහිපයකින් ආදානය ලැබේ. සංවෘත ස්තරයකදී, සෑම නියුරෝනයකටම ආදානය ලැබෙන්නේ නියුරෝන ප්‍රතිග්‍රාහක ක්ෂේත්‍රය ලෙස හැඳින්වෙන පෙර ස්ථරයේ සීමිත ප්‍රදේශයකින් පමණි. සාමාන්‍යයෙන් ප්‍රදේශය චතුරස්‍රයකි (උදා: නියුරෝන 5 සිට 5 දක්වා). කෙසේ වෙතත්, සම්පුර්ණයෙන්ම සම්බන්ධිත ස්ථරයක, ග්‍රාහක ක්ෂේත්‍රය සම්පූර්ණ පෙර ස්ථරය වේ. මේ අනුව, එක් එක් විවර්තන ස්ථරය තුළ, සෑම නියුරෝනයක්ම පෙර ස්ථරවලට වඩා ආදානයේ විශාල ප්‍රදේශයකින් ආදානය ලබා ගනී. මෙයට හේතුව පික්සලයක අගය මෙන්ම එහි අවට පික්සල සැලකිල්ලට ගන්නා පරිවර්තනය නැවත නැවතත් යෙදීමයි. විස්තාරිත ස්ථර භාවිතා කරන විට, ප්‍රතිග්‍රාහක ක්ෂේත්‍රයේ පික්සෙල් ගණන නියතව පවතී, නමුත් ස්ථර කිහිපයක බලපෑම ඒකාබද්ධ කිරීමේදී එහි මානයන් වර්ධනය වන බැවින් ක්ෂේත්‍රය වඩාත් විරල ලෙස ජනාකීර්ණ වේ. ප්‍රතිග්‍රාහක ක්ෂේත්‍ර ප්‍රමාණය අවශ්‍ය පරිදි හැසිරවීමට, සම්මත සංවෘත ස්ථරයට විකල්ප කිහිපයක් තිබේ. උදාහරණයක් ලෙස, atrous හෝ dilated convolution මඟින් දෘශ්‍ය සහ අන්ධ ප්‍රදේශ අන්තර් සම්බන්ධ කිරීමෙන් පරාමිති ගණන වැඩි නොකර ග්‍රාහක ක්ෂේත්‍ර ප්‍රමාණය පුළුල් කරයි. එපමනක් නොව, තනි විස්තාරණය කරන ලද සංවෘත ස්තරයක් බහු විස්තාරණ අනුපාත සහිත පෙරහන් වලින් සමන්විත විය හැක, එමගින් විචල්‍ය ප්‍රතිග්‍රාහක ක්ෂේත්‍ර ප්‍රමාණය ඇත. බර ස්නායුක ජාලයක සෑම නියුරෝනයක්ම ප්‍රතිදාන අගයක් ගණනය කරනු ලබන්නේ පෙර ස්ථරයේ ඇති ග්‍රාහක ක්ෂේත්‍රයෙන් ලැබුණු ආදාන අගයන් වෙත නිශ්චිත ශ්‍රිතයක් යෙදීමෙනි. ආදාන අගයන් සඳහා යොදන ශ්‍රිතය තීරණය වන්නේ බර දෛශිකයක් සහ නැඹුරුවක් (සාමාන්‍යයෙන් තාත්වික සංඛ්‍යා) මගිනි. ඉගෙනීම සමන්විත වන්නේ මෙම පක්ෂග්‍රාහී සහ බර නැවත නැවත සකස් කිරීමෙනි. බර සහ පක්ෂග්‍රාහී දෛශික පෙරහන් ලෙස හඳුන්වනු ලබන අතර ආදානයේ විශේෂිත ලක්ෂණ (උදා, විශේෂිත හැඩයක්) නියෝජනය කරයි. CNN වල කැපී පෙනෙන ලක්ෂණයක් වන්නේ බොහෝ නියුරෝන වලට එකම පෙරහන බෙදා ගත හැකි වීමයි. එක් එක් ග්‍රාහක ක්ෂේත්‍රයට ස්වකීය පක්ෂග්‍රාහී සහ දෛශික බර තැබීමට ප්‍රතිවිරුද්ධව, එම පෙරහන බෙදා ගන්නා සියලුම ප්‍රතිග්‍රාහක ක්ෂේත්‍ර හරහා තනි නැඹුරුවක් සහ තනි බර දෛශිකයක් භාවිතා වන නිසා මෙය මතක පියසටහන අඩු කරයි.
සංක්‍රමණික ස්නායු ජාලයක ප්‍රධාන සංරචක/ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයට ඇතුළත් වන්නේ: Convolutional layers: මෙම ස්ථර ආදාන අනුකෘතිය සංකෝචනය කර නිදහස් පරාමිති ගණන අඩු කරන අතර ජාලය ගැඹුරු වීමට ඉඩ සලසයි. සංචිත ස්ථර: මෙම ස්ථර එක් ස්ථරයක ඇති නියුරෝන පොකුරුවල ප්‍රතිදානයන් ඊළඟ ස්ථරයේ තනි නියුරෝනයක් බවට ඒකාබද්ධ කිරීමෙන් දත්තවල මානයන් අඩු කරයි. සම්පුර්ණයෙන්ම සම්බන්ධිත ස්ථර: මෙම ස්ථර එක් ස්ථරයක ඇති සෑම නියුරෝනයක්ම තවත් ස්ථරයක ඇති සෑම නියුරෝනයකටම සම්බන්ධ කරයි. ප්‍රතිග්‍රාහක ක්ෂේත්‍රය: සෑම නියුරෝනයක්ම නියුරෝන ප්‍රතිග්‍රාහක ක්ෂේත්‍රය ලෙස හැඳින්වෙන පෙර ස්ථරයේ සීමිත ප්‍රදේශයකින් ආදානය ලබා ගනී. සංවෘත ස්තරයකදී, සෑම නියුරෝනයක්ම පෙර ස්ථරවලට වඩා ආදානයේ විශාල ප්‍රදේශයකින් ආදානය ලබා ගනී. බර: ආදාන අගයෙන් ප්‍රතිදාන අගයක් ගණනය කිරීම සඳහා ස්නායුක ක්‍රියාකාරිත්වය මගින් බර සහ පක්ෂග්‍රාහී දෛශික භාවිතා වේ.