### Human: 畳み込みニューラルネットワークの主要な構成要素/アーキテクチャを簡潔に箇条書きにしたものを教えてください。### Assistant: 畳み込みニューラルネットワークの主要な構成要素/アーキテクチャは以下の通りです：

畳み込み層：入力行列を畳み込む層で、自由パラメータの数を減らし、ネットワークをより深くすることができますでござる。

プーリング層：この層は、ある層のニューロン・クラスターの出力を次の層の単一のニューロンに結合することによって、データの次元を縮小しますでござる。

完全連結層：この層は、ある層のすべてのニューロンを、別の層のすべてのニューロンに接続しますでござる。

受容野：各ニューロンは、ニューロンの受容野と呼ばれる前の層の制限された領域から入力を受ける。畳み込み層では、各ニューロンは前の層よりも入力の広い領域から入力を受ける。

重み（Weights）：重みとバイアスのベクトルは、ニューラルネットワークが入力値から出力値を計算するために使用されますでござる。