من فضلك أعطني قائمة قصيرة من المكونات الرئيسية / الهندسة المعمارية في الشبكة العصبية التجميلية.
Context:تتكون الشبكة العصبية التجميلية من طبقة إدخال، طبقات خفية وطبقة إنتاج. في أي شبكة عصبية للتغذية إلى الأمام، تسمى أي طبقات متوسطة مخفية لأن مدخلاتها ومخرجاتها مخفية من قبل وظيفة التنشيط والتقليب النهائي. في الشبكة العصبية التجميلية، تتضمن الطبقات الخفية الطبقات التي تؤدي التجميليات. عادةً ما يتضمن هذا طبقة تقوم بإنتاج نقطة من نواة التجويف مع مصفوفة إدخال الطبقة. هذا المنتج عادة ما يكون المنتج الداخلي لـ Frobenius ، ووظيفة تنشيطه عادة ReLU. عندما تنزلق نواة التجويف على طول مصفوفة الإدخال للطبقة ، فإن عملية التجويف تولد خريطة ميزة ، والتي بدورها تساهم في إدخال الطبقة التالية. تليها طبقات أخرى مثل طبقات التجميع ، الطبقات المتصلة بالكامل ، وطبقات التطبيع.  الطبقات التجميلية  تقوم الطبقات المتقلبة بتقليد المدخلات وتمرر نتيجتها إلى الطبقة التالية. هذا يشبه استجابة الخلايا العصبية في القشرة البصرية لتحفيز محدد. كل خلية عصبية تلتفية تقوم بمعالجة البيانات فقط لحقل استقبالها. على الرغم من أنه يمكن استخدام الشبكات العصبية التغذية المستقبلية المتصلة بالكامل لتعلم الميزات وتصنيف البيانات ، إلا أن هذه الهندسة المعمارية غير عملية بشكل عام للمدخلات الكبيرة (على سبيل المثال ، الصور عالية الدقة) ، والتي تتطلب أعداداً هائلة من الخلايا العصبية لأن كل بكسل هو ميزة إدخال ذات صلة. تحتوي الطبقة المتصلة بالكامل لصورة بحجم 100 × 100 على 10،000 وزن لكل خلية عصبية في الطبقة الثانية. يقلل التحويل من عدد المعلمات الحرة، مما يسمح للشبكة أن تكون أعمق. على سبيل المثال، باستخدام منطقة البلاط 5 × 5، كل منها بنفس الأوزان المشتركة، يتطلب فقط 25 خلية عصبية. استخدام الأوزان المنتظمة على عدد أقل من المعلمات يتجنب التدرجات المختفية وتفجير مشاكل التدرجات التي شوهدت أثناء الانتشار الخلفي في الشبكات العصبية السابقة.  لتسريع المعالجة ، يمكن استبدال الطبقات التجانسية القياسية بطبقات التجانسية القابلة للفصل عميقاً ، والتي تستند إلى التجانس عميقاً تليها التجانس النقطي. التجويف العميق هو التجويف الفضائي المطبق بشكل مستقل على كل قناة من المجهد المدخل ، في حين أن التجويف النقطي هو التجويف القياسي المحدود لاستخدام  طبقات التجميع قد تتضمن الشبكات التجمعية طبقات تجميع محلية و/أو عالمية جنبا إلى جنب مع الطبقات التجمعية التقليدية. تجميع الطبقات يقلل من أبعاد البيانات من خلال الجمع بين مخرجات مجموعات الخلايا العصبية في طبقة واحدة إلى خلية عصبية واحدة في الطبقة التالية. يجمع التجميع المحلي مجموعات صغيرة ، ويستخدم عادة أحجام البلاط مثل 2 × 2. التجميع العالمي يعمل على جميع الخلايا العصبية في خريطة الميزات. هناك نوعان من التجميع الشائع في الاستخدام الشعبي: الحد الأقصى والمتوسط. يستخدم تجميع Max القيمة القصوى لكل مجموعة محلية من الخلايا العصبية في خريطة الميزات ، بينما يأخذ تجميع المتوسط القيمة المتوسطة.  طبقات متصلة بالكامل الطبقات المتصلة بالكامل تربط كل خلية عصبية في طبقة مع كل خلية عصبية في طبقة أخرى. إنها نفس الشبكة العصبية المتعددة الطبقات التقليدية (MLP). المصفوفة المسطحة تمر عبر طبقة متصلة بالكامل لتصنيف الصور.  مجال الاستقبال في الشبكات العصبية، كل خلية عصبية تتلقى مدخلات من عدد من المواقع في الطبقة السابقة. في طبقة التقلص، تتلقى كل خلية عصبية مدخلات من منطقة محدودة فقط من الطبقة السابقة تسمى الحقل الاستقبالي للخلية العصبية. عادةً ما تكون المساحة مربعة (على سبيل المثال 5 × 5 عصبونات). بينما، في طبقة متصلة بالكامل، المجال الاستقبالي هو الطبقة السابقة بأكملها. وبالتالي، في كل طبقة تكوينية، كل خلية عصبية تأخذ مدخلات من مساحة أكبر في المدخلات من الطبقات السابقة. ويرجع ذلك إلى تطبيق التجويف مراراً وتكراراً، والذي يأخذ في الاعتبار قيمة البكسل، وكذلك البكسل المحيطة به. عند استخدام الطبقات الموسعة ، يبقى عدد البكسلات في الحقل الاستقبال ثابتًا ، ولكن الحقل يكون أكثر ندرة مع زيادة أبعاده عند الجمع بين تأثير عدة طبقات.  للتلاعب بحجم الحقل الاستقبالي كما هو مطلوب ، هناك بعض البدائل للطبقة التقليبية القياسية. على سبيل المثال، التجويف المتجعد أو الموسع يوسع حجم الحقل الاستقبالي دون زيادة عدد المعلمات عن طريق خلط المناطق المرئية والعمياء. وعلاوة على ذلك، يمكن أن تتضمن طبقة التقلص الموسعة واحدة مرشحات ذات نسب توسع متعددة، وبالتالي يكون لها حجم حقل استقبال متغير.  الأوزان كل خلية عصبية في الشبكة العصبية تحسب قيمة خروج عن طريق تطبيق وظيفة محددة لقيم المدخلات التي تلقاها من الحقل الاستقبالي في الطبقة السابقة. يتم تحديد الدالة المطبقة على القيم المدخلة بواسطة متجه الأوزان والتحيز (عادةً الأعداد الحقيقية). يتكون التعلم من تعديل هذه الانحيازات والوزن بشكل متكرر.  تسمى متجهات الأوزان والتحيزات المرشحات وتمثل سمات معينة من المدخلات (على سبيل المثال ، شكل معين). السمة المميزة للـ CNN هي أن العديد من الخلايا العصبية يمكنها مشاركة نفس المرشح. هذا يقلل من البصمة الذاكرة لأن تحيز واحد ومتجه واحد من الأوزان تستخدم عبر جميع الحقول المستقبلة التي تتشارك في هذا الفلتر ، على عكس كل حقل متقبل لديه تحيزه الخاص ووزن المتجه.
تشمل المكونات / الهندسة المعمارية الرئيسية للشبكة العصبية التجميلية:  الطبقات المتعرجة: هذه الطبقات تتعرج مصفوفة الإدخال وتقلل من عدد المعلمات الحرة وتسمح للشبكة بأن تكون أعمق.  طبقات التجميع: تقلل هذه الطبقات من أبعاد البيانات من خلال الجمع بين مخرجات مجموعات الخلايا العصبية في طبقة واحدة إلى خلية عصبية واحدة في الطبقة التالية.  طبقات متصلة بالكامل: هذه الطبقات تربط كل خلية عصبية في طبقة واحدة مع كل خلية عصبية في طبقة أخرى.  الحقل الاستقبالي: يتلقى كل خلية عصبية مدخلات من منطقة مقيدة من الطبقة السابقة تسمى الحقل الاستقبالي للخلية العصبية. في طبقة التقلص، تأخذ كل خلية عصبية مدخلات من مساحة أكبر في المدخلات من الطبقات السابقة.  الأوزان: يتم استخدام متجهات الأوزان والتحيز من قبل الدالة العصبية لحساب قيمة الناتج من قيمة الإدخال.