 கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் உள்ள முக்கிய கூறுகள்/கட்டமைப்புகளின் சுருக்கமான பட்டியலை எனக்கு வழங்கவும்.
ஒரு சுறுசுறுப்பான நரம்பியல் வலையமைப்பு ஒரு உள்ளீட்டு அடுக்கு, மறைக்கப்பட்ட அடுக்குகள் மற்றும் வெளியீட்டு அடுக்கு ஆகியவற்றைக் கொண்டுள்ளது. எந்தவொரு ஃபீட்-ஃபார்வர்டு நரம்பியல் வலையமைப்பிலும், எந்த நடுத்தர அடுக்குகளும் மறைக்கப்பட்டவை என்று அழைக்கப்படுகின்றன, ஏனெனில் அவற்றின் உள்ளீடுகள் மற்றும் வெளியீடுகள் செயல்படுத்தும் செயல்பாடு மற்றும் இறுதி வளைவு மூலம் மறைக்கப்படுகின்றன. ஒரு கன்வல்யூஷனல் நரம்பியல் வலையமைப்பில், மறைக்கப்பட்ட அடுக்குகளில் வளைவுகளைச் செய்யும் அடுக்குகள் அடங்கும். பொதுவாக இதில் லேயரின் உள்ளீடு மேட்ரிக்ஸுடன் கன்வல்யூஷன் கர்னலின் புள்ளித் தயாரிப்பைச் செய்யும் ஒரு லேயர் அடங்கும். இந்த தயாரிப்பு பொதுவாக Frobenius உள் தயாரிப்பு ஆகும், மேலும் அதன் செயல்படுத்தும் செயல்பாடு பொதுவாக ReLU ஆகும். கன்வல்யூஷன் கர்னல் லேயருக்கான உள்ளீட்டு மேட்ரிக்ஸில் சரியும்போது, கன்வல்யூஷன் செயல்பாடு ஒரு அம்ச வரைபடத்தை உருவாக்குகிறது, இது அடுத்த லேயரின் உள்ளீட்டிற்கு பங்களிக்கிறது. பூலிங் அடுக்குகள், முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகள் மற்றும் இயல்பாக்குதல் அடுக்குகள் போன்ற பிற அடுக்குகள் இதைத் தொடர்ந்து வருகின்றன. கன்வல்யூஷனல் லேயர்ஸ் கன்வல்யூஷனல் லேயர்ஸ் உள்ளீட்டைச் சுருட்டி அதன் முடிவை அடுத்த லேயருக்கு அனுப்பும். இது ஒரு குறிப்பிட்ட தூண்டுதலுக்கு காட்சிப் புறணியில் உள்ள நியூரானின் பதிலைப் போன்றது. ஒவ்வொரு கன்வல்யூஷனல் நியூரானும் அதன் ஏற்பு புலத்திற்கு மட்டுமே தரவை செயலாக்குகிறது. அம்சங்களைக் கற்றுக்கொள்வதற்கும் தரவை வகைப்படுத்துவதற்கும் முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட ஃபீட்ஃபார்வர்டு நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பயன்படுத்தப்படலாம் என்றாலும், இந்த கட்டமைப்பு பொதுவாக பெரிய உள்ளீடுகளுக்கு (உதாரணமாக, உயர் தெளிவுத்திறன் படங்கள்) நடைமுறைக்கு மாறானது, இதற்கு அதிக எண்ணிக்கையிலான நியூரான்கள் தேவைப்படும், ஏனெனில் ஒவ்வொரு பிக்சலும் பொருத்தமான உள்ளீட்டு அம்சமாகும். 100 - 100 அளவுள்ள படத்திற்கான முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்கு, இரண்டாவது அடுக்கில் உள்ள ஒவ்வொரு நியூரானுக்கும் 10,000 எடைகளைக் கொண்டுள்ளது. Convolution ஆனது இலவச அளவுருக்களின் எண்ணிக்கையை குறைக்கிறது, பிணையத்தை ஆழமாக இருக்க அனுமதிக்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, 5 ½ 5 டைலிங் பகுதியைப் பயன்படுத்த, ஒவ்வொன்றும் ஒரே பகிர்வு எடையுடன், 25 நியூரான்கள் மட்டுமே தேவைப்படும். குறைவான அளவுருக்களுக்கு மேல் முறைப்படுத்தப்பட்ட எடைகளைப் பயன்படுத்துவது, முந்தைய நரம்பியல் வலையமைப்புகளில் பேக் ப்ரோபகேஷனின் போது காணப்பட்ட மறைந்துபோகும் சாய்வு மற்றும் வெடிக்கும் சாய்வுச் சிக்கல்களைத் தவிர்க்கிறது. செயலாக்கத்தை விரைவுபடுத்த, நிலையான கன்வல்யூஷனல் அடுக்குகளை ஆழமாகப் பிரிக்கக்கூடிய கன்வல்யூஷனல் லேயர்களால் மாற்றலாம், அவை ஆழமான வளைவை அடிப்படையாகக் கொண்டவை, அதைத் தொடர்ந்து புள்ளிவைக்கப்பட்ட வளைவு. டெப்த்வைஸ் கன்வல்யூஷன் என்பது உள்ளீட்டு டென்சரின் ஒவ்வொரு சேனலிலும் தனித்தனியாகப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு இடஞ்சார்ந்த வளைவு ஆகும், அதே சமயம் பாயிண்ட்வைஸ் கன்வல்யூஷன் என்பது பூலிங் லேயர்களைப் பயன்படுத்துவதற்கு கட்டுப்படுத்தப்பட்ட ஒரு நிலையான வளைவு ஆகும். பூலிங் அடுக்குகள் ஒரு அடுக்கில் உள்ள நியூரான் கிளஸ்டர்களின் வெளியீடுகளை அடுத்த லேயரில் ஒரு நியூரானாக இணைப்பதன் மூலம் தரவின் பரிமாணங்களைக் குறைக்கிறது. உள்ளூர் பூலிங் சிறிய கிளஸ்டர்களை ஒருங்கிணைக்கிறது, டைலிங் அளவுகள் 2 −2 போன்றவை பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. அம்ச வரைபடத்தின் அனைத்து நியூரான்களிலும் குளோபல் பூலிங் செயல்படுகிறது. பிரபலமான பயன்பாட்டில் இரண்டு பொதுவான வகையான பூலிங் உள்ளன: அதிகபட்சம் மற்றும் சராசரி. மேக்ஸ் பூலிங் அம்ச வரைபடத்தில் உள்ள நியூரான்களின் ஒவ்வொரு உள்ளூர் கிளஸ்டரின் அதிகபட்ச மதிப்பைப் பயன்படுத்துகிறது, அதே சமயம் சராசரி பூலிங் சராசரி மதிப்பை எடுக்கும். முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகள் முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகள் ஒரு அடுக்கில் உள்ள ஒவ்வொரு நியூரானையும் மற்றொரு அடுக்கில் உள்ள ஒவ்வொரு நியூரானுடனும் இணைக்கிறது. இது ஒரு பாரம்பரிய மல்டிலேயர் பெர்செப்ட்ரான் நியூரல் நெட்வொர்க் (MLP) போன்றது. தட்டையான அணி படங்களை வகைப்படுத்த, முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்கு வழியாக செல்கிறது. நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில், ஒவ்வொரு நியூரானும் முந்தைய அடுக்கில் உள்ள சில இடங்களிலிருந்து உள்ளீட்டைப் பெறுகிறது. ஒரு கன்வல்யூஷனல் லேயரில், ஒவ்வொரு நியூரானும் நியூரானின் ஏற்பு புலம் எனப்படும் முந்தைய அடுக்கின் தடைசெய்யப்பட்ட பகுதியிலிருந்து மட்டுமே உள்ளீட்டைப் பெறுகிறது. பொதுவாக பகுதி ஒரு சதுரம் (எ.கா. 5 ஆல் 5 நியூரான்கள்). அதேசமயம், முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட லேயரில், ரிசெப்டிவ் ஃபீல்ட் என்பது முந்தைய லேயர் ஆகும். இவ்வாறு, ஒவ்வொரு கன்வல்யூஷனல் அடுக்கிலும், ஒவ்வொரு நியூரானும் முந்தைய அடுக்குகளை விட உள்ளீட்டில் உள்ள ஒரு பெரிய பகுதியிலிருந்து உள்ளீட்டை எடுக்கிறது. இது ஒரு பிக்சலின் மதிப்பையும் அதைச் சுற்றியுள்ள பிக்சல்களையும் கணக்கில் எடுத்துக் கொள்ளும் கன்வல்யூஷனை மீண்டும் மீண்டும் பயன்படுத்துவதால் ஏற்படுகிறது. விரிந்த அடுக்குகளைப் பயன்படுத்தும் போது, பெறுதல் புலத்தில் உள்ள பிக்சல்களின் எண்ணிக்கை மாறாமல் இருக்கும், ஆனால் பல அடுக்குகளின் விளைவை இணைக்கும் போது அதன் பரிமாணங்கள் வளரும் போது புலம் மிகவும் குறைவாகவே உள்ளது. ஏற்பு புல அளவை விரும்பியபடி கையாள, நிலையான கன்வல்யூஷனல் லேயருக்கு சில மாற்றுகள் உள்ளன. எடுத்துக்காட்டாக, அட்ரஸ் அல்லது டிலேட்டட் கன்வல்யூஷன், புலப்படும் மற்றும் குருட்டுப் பகுதிகளை ஒன்றிணைப்பதன் மூலம் அளவுருக்களின் எண்ணிக்கையை அதிகரிக்காமல், ஏற்பு புல அளவை விரிவுபடுத்துகிறது. மேலும், ஒரு ஒற்றை விரிவடைந்த கன்வல்யூஷனல் லேயர், பல விரிவு விகிதங்களைக் கொண்ட வடிப்பான்களைக் கொண்டிருக்கும், இதனால் மாறி ஏற்றுக்கொள்ளும் புல அளவைக் கொண்டிருக்கும். எடைகள் ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க்கில் உள்ள ஒவ்வொரு நியூரானும் முந்தைய அடுக்கில் உள்ள ஏற்பு புலத்திலிருந்து பெறப்பட்ட உள்ளீட்டு மதிப்புகளுக்கு ஒரு குறிப்பிட்ட செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் வெளியீட்டு மதிப்பைக் கணக்கிடுகிறது. உள்ளீட்டு மதிப்புகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படும் செயல்பாடு எடைகளின் திசையன் மற்றும் ஒரு சார்பு (பொதுவாக உண்மையான எண்கள்) மூலம் தீர்மானிக்கப்படுகிறது. கற்றல் என்பது இந்த சார்புகள் மற்றும் எடைகளை மீண்டும் மீண்டும் சரிசெய்வதைக் கொண்டுள்ளது. எடைகள் மற்றும் சார்புகளின் திசையன்கள் வடிகட்டிகள் என்று அழைக்கப்படுகின்றன மற்றும் உள்ளீட்டின் குறிப்பிட்ட அம்சங்களைக் குறிக்கின்றன (எ.கா. ஒரு குறிப்பிட்ட வடிவம்). CNN களின் தனித்துவமான அம்சம் என்னவென்றால், பல நியூரான்கள் ஒரே வடிகட்டியைப் பகிர்ந்து கொள்ள முடியும். இது நினைவக தடயத்தைக் குறைக்கிறது, ஏனெனில் ஒரு சார்பு மற்றும் ஒற்றை வெக்டார் எடைகள் அந்த வடிப்பானைப் பகிர்ந்து கொள்ளும் அனைத்து ஏற்றுக்கொள்ளும் புலங்களிலும் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கின் முக்கிய கூறுகள்/கட்டமைப்பில் பின்வருவன அடங்கும்: கன்வல்யூஷனல் லேயர்ஸ்: இந்த அடுக்குகள் உள்ளீட்டு மேட்ரிக்ஸை சுருட்டி, இலவச அளவுருக்களின் எண்ணிக்கையைக் குறைத்து நெட்வொர்க் ஆழமாக இருக்க அனுமதிக்கிறது. பூலிங் லேயர்கள்: இந்த அடுக்குகள் ஒரு அடுக்கில் உள்ள நியூரான் கிளஸ்டர்களின் வெளியீடுகளை அடுத்த லேயரில் ஒரு நியூரானாக இணைப்பதன் மூலம் தரவின் பரிமாணங்களைக் குறைக்கிறது. முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகள்: இந்த அடுக்குகள் ஒரு அடுக்கில் உள்ள ஒவ்வொரு நியூரானையும் மற்றொரு அடுக்கில் உள்ள ஒவ்வொரு நியூரானுடனும் இணைக்கின்றன. ஏற்பு புலம்: ஒவ்வொரு நியூரானும் நியூரானின் ஏற்பு புலம் எனப்படும் முந்தைய அடுக்கின் கட்டுப்படுத்தப்பட்ட பகுதியிலிருந்து உள்ளீட்டைப் பெறுகிறது. ஒரு கன்வல்யூஷனல் லேயரில், ஒவ்வொரு நியூரானும் முந்தைய அடுக்குகளை விட உள்ளீட்டில் உள்ள ஒரு பெரிய பகுதியிலிருந்து உள்ளீட்டை எடுக்கிறது. எடைகள்: எடைகள் மற்றும் சார்புகளின் திசையன்கள் உள்ளீட்டு மதிப்பிலிருந்து வெளியீட்டு மதிப்பைக் கணக்கிட நரம்பியல் செயல்பாட்டால் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.