कन्वॉल्युशनल न्यूरल नेटवर्कचे मुख्य घटक/आर्किटेक्चर खालीलप्रमाणे आहेतः  कन्व्होल्युशनल लेयर्स: हे लेयर्स इनपुट मॅट्रिक्स कन्व्हॉल करतात आणि मोकळ्या पॅरामीटर्सची संख्या कमी करतात आणि नेटवर्कला सखोल करण्यास परवानगी देतात.  पूलिंग लेयर्स: हे लेयर्स एका लेयरमधील न्यूरॉन क्लस्टरच्या आऊटपुटला पुढील लेयरमधील एका न्यूरॉनमध्ये एकत्र करून डेटाचे आकार कमी करतात.  पूर्णपणे जोडलेले स्तर: हे स्तर एका लेयरमधील प्रत्येक न्यूरॉनला दुसऱ्या लेयरमधील प्रत्येक न्यूरॉनशी जोडतात.  ग्रहणशील क्षेत्र: प्रत्येक न्यूरॉनला न्यूरॉनच्या ग्रहणशील क्षेत्र नावाच्या मागील थराच्या प्रतिबंधित क्षेत्रातून इनपुट प्राप्त होते. एक संकुचित थर मध्ये, प्रत्येक न्यूरॉन मागील थरांच्या तुलनेत इनपुटमध्ये मोठ्या क्षेत्रापासून इनपुट घेतो.  वजन: वजन आणि बायसचे वेक्टर इनपुट व्हॅल्यूमधून आउटपुट व्हॅल्यूची गणना करण्यासाठी न्यूरलच्या फंक्शनद्वारे वापरले जातात.
कृपया मला एक संकुचित मज्जासंस्थेतील मुख्य घटक/आर्किटेक्चरची एक छोटीशी सूची द्या.
Context:एक कन्वॉल्युशनल न्यूरल नेटवर्कमध्ये इनपुट लेयर, लपविलेले लेयर आणि आउटपुट लेयर असतात. कोणत्याही फीड-फॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्कमध्ये, कोणत्याही मध्यवर्ती थरांना लपवलेले म्हटले जाते कारण त्यांचे इनपुट आणि आउटपुट सक्रियकरण कार्य आणि अंतिम संकुचन द्वारे मुखवटा घातला जातो. एक संकुचित तंत्रिका नेटवर्कमध्ये, लपविलेल्या थरांमध्ये संकुचित कार्य करणारे थर समाविष्ट असतात. यामध्ये एक लेयर समाविष्ट आहे जो लेयरच्या इनपुट मॅट्रिक्ससह कन्वॉल्यूशन कर्नलचे डॉट प्रोडक्ट करते. हे उत्पादन सहसा फ्रॉबेनियस अंतर्गत उत्पादन असते आणि त्याचे सक्रिय कार्य सामान्यतः ReLU असते. जसे जडणघडण कर्नल लेयरसाठी इनपुट मॅट्रिक्सच्या बाजूने सरकते, जडणघडण ऑपरेशन एक वैशिष्ट्य नकाशा तयार करते, जे नंतर पुढील लेयरच्या इनपुटमध्ये योगदान देते. त्यानंतर इतर स्तर जसे की पूलिंग स्तर, पूर्णपणे जोडलेले स्तर आणि सामान्यीकरण स्तर.  आच्छादित थर  कन्वॉल्युशनल लेयर्स इनपुटला कन्वॉल्युट करतात आणि त्याचा परिणाम पुढील लेयरला पाठवतात. हे एखाद्या विशिष्ट उत्तेजनाला प्रतिसाद देणाऱ्या न्यूरॉन प्रमाणेच आहे. प्रत्येक कन्वॉल्युशनल न्यूरॉन केवळ त्याच्या रिसेप्टिव्ह फील्डसाठी डेटा प्रोसेस करते. जरी पूर्णपणे जोडलेले फीडफॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क वैशिष्ट्ये शिकण्यासाठी आणि डेटाचे वर्गीकरण करण्यासाठी वापरले जाऊ शकतात, परंतु ही आर्किटेक्चर मोठ्या इनपुटसाठी (उदाहरणार्थ, उच्च-रिझोल्यूशन प्रतिमा) सामान्यतः अव्यवहार्य असते, ज्यासाठी मोठ्या संख्येने न्यूरॉन्सची आवश्यकता असते कारण प्रत्येक पिक्सेल एक संबंधित इनपुट वैशिष्ट्य आहे. 100 × 100 आकाराच्या प्रतिमेसाठी एक पूर्णपणे जोडलेला थर दुसऱ्या थरातील प्रत्येक न्यूरॉनसाठी 10,000 वजन आहे. कन्व्होल्यूशन मुक्त मापदंडांची संख्या कमी करते, ज्यामुळे नेटवर्क अधिक खोल होते. उदाहरणार्थ, 5 × 5 टाइलिंग क्षेत्र वापरणे, प्रत्येक समान सामायिक वजन असणे, केवळ 25 न्यूरॉन्सची आवश्यकता असते. कमी पॅरामीटर्सवर रेग्युलरीकृत वेट्स वापरणे, पूर्वीच्या न्यूरल नेटवर्क्समध्ये बॅकप्रोपागॅशन दरम्यान दिसणारी गायब होणारी ग्रेडियंट्स आणि स्फोटक ग्रेडियंट्सची समस्या टाळते.  प्रक्रियेची गती वाढविण्यासाठी, मानक संकुचित थरांना खोलवर विभक्त करण्यायोग्य संकुचित थरांनी बदलले जाऊ शकते, जे एका खोलवर संकुचित केल्यानंतर एका बिंदूवर आधारित असतात. सखोल वळण हे इनपुट टेंसरच्या प्रत्येक चॅनेलवर स्वतंत्रपणे लागू केलेले स्थानिक वळण आहे, तर पॉईंटवाइज वळण हे मानक वळण आहे जे वापरण्यासाठी मर्यादित आहे  पूलिंग स्तर कन्वॉल्युशनल नेटवर्कमध्ये पारंपारिक कन्वॉल्युशनल लेयर्ससह स्थानिक आणि / किंवा ग्लोबल पूलिंग लेयर्सचा समावेश असू शकतो. पूलिंग लेयर्स एका लेयरमधील न्यूरॉन क्लस्टरच्या आऊटपुटला पुढील लेयरमधील एका न्यूरॉनमध्ये एकत्रित करून डेटाचे परिमाण कमी करतात. स्थानिक पूलिंगमध्ये लहान क्लस्टर एकत्र केले जातात, 2 × 2 सारख्या टाइलिंग आकाराचा सामान्यतः वापर केला जातो. ग्लोबल पूलिंग फीचर मॅपच्या सर्व न्यूरॉन्सवर कार्य करते. दोन सामान्य प्रकारचे पूलिंग लोकप्रिय वापरात आहेतः कमाल आणि सरासरी. मॅक्स पूलिंगमध्ये फीचर मॅपमधील न्यूरॉन्सच्या प्रत्येक स्थानिक क्लस्टरचे जास्तीत जास्त मूल्य वापरले जाते, तर सरासरी पूलिंग सरासरी मूल्य घेते.  पूर्णपणे जोडलेले स्तर पूर्णतः जोडलेले स्तर एका लेयरमधील प्रत्येक न्यूरॉनला दुसऱ्या लेयरमधील प्रत्येक न्यूरॉनला जोडतात. हे पारंपारिक मल्टीलेयर पर्सेप्ट्रॉन न्यूरल नेटवर्क (एमएलपी) प्रमाणेच आहे. सपाट केलेला मॅट्रिक्स प्रतिमांचे वर्गीकरण करण्यासाठी पूर्णपणे जोडलेल्या थरातून जातो.  ग्रहणक्षेत्राचे क्षेत्र न्यूरल नेटवर्कमध्ये, प्रत्येक न्यूरॉनला मागील लेयरमधील काही ठिकाणी इनपुट प्राप्त होते. एक संकुचित थर मध्ये, प्रत्येक न्यूरॉनला मागील थरातील केवळ प्रतिबंधित क्षेत्रापासून इनपुट प्राप्त होते ज्याला न्यूरॉनचे ग्रहणशील क्षेत्र म्हणतात. सामान्यतः क्षेत्र चौरस असते (उदा. ५ बाय ५ न्यूरॉन्स). तर, पूर्णपणे जोडलेल्या थरामध्ये, ग्रहणशील क्षेत्र हे संपूर्ण मागील थर आहे. अशाप्रकारे, प्रत्येक संकुचित थरामध्ये, प्रत्येक न्यूरॉन मागील थरांच्या तुलनेत इनपुटमध्ये मोठ्या क्षेत्रापासून इनपुट घेतो. हे वारंवार वळण लागू करण्यामुळे होते, जे पिक्सेलचे मूल्य तसेच त्याच्या सभोवतालच्या पिक्सेलचा विचार करते. विस्तारित थर वापरताना, ग्रहणशील क्षेत्रात पिक्सेलची संख्या स्थिर राहते, परंतु अनेक थरांचा प्रभाव एकत्रित केल्यावर त्याचे परिमाण वाढत असताना हे क्षेत्र कमी प्रमाणात भरलेले असते.  ग्रहणशील क्षेत्राचा आकार इच्छितानुसार हाताळण्यासाठी, मानक कन्व्होल्युशनल लेयरला काही पर्याय आहेत. उदाहरणार्थ, एट्रोस किंवा डिलाटेड कन्व्हॉल्यूशन दृश्यमान आणि आंधळे क्षेत्रांना एकमेकांशी जोडून पॅरामीटर्सची संख्या वाढविल्याशिवाय रिसेप्टिव्ह फील्डचा आकार वाढवते. याव्यतिरिक्त, एका विस्तारीत संकुचित थरात अनेक विस्तारीत गुणोत्तर असलेले फिल्टर असू शकतात, ज्यामुळे बदलणारे ग्रहणशील फील्ड आकार असू शकतात.  वजन न्यूरल नेटवर्कमधील प्रत्येक न्यूरॉन मागील लेयरमधील रिसेप्टिव फील्डमधून प्राप्त इनपुट व्हॅल्यूजवर विशिष्ट फंक्शन लागू करून आउटपुट व्हॅल्यूची गणना करते. इनपुट व्हॅल्यूजवर लागू केलेले फंक्शन वजन आणि बायस (सामान्यतः वास्तविक संख्या) च्या वेक्टरद्वारे निर्धारित केले जाते. शिकणे म्हणजे या पूर्वग्रहांचे वजनाचे पुनरावृत्तीपूर्वक समायोजन करणे.  वेट्स आणि बायसेसच्या वेक्टरला फिल्टर म्हणतात आणि इनपुटची विशिष्ट वैशिष्ट्ये दर्शवतात (उदाहरणार्थ, एक विशिष्ट आकार). सीएनएनचे वैशिष्ट्य म्हणजे अनेक न्यूरॉन्स एकाच फिल्टरचा वापर करू शकतात. यामुळे मेमरी फूटप्रिंट कमी होते कारण प्रत्येक रिसेप्टिव फील्डमध्ये स्वतःचे बायस आणि वेक्टर वेटिंग असण्याऐवजी, हे फिल्टर सामायिक करणार्या सर्व रिसेप्टिव फील्डमध्ये वजन एक एकल बायस आणि एक वेक्टर वापरले जाते.