畳み込みニューラルネットワークの主要なコンポーネント/アーキテクチャを簡潔に箇条書きにしてください。
畳み込みニューラルネットワークは、入力層、隠れ層、出力層で構成される。フィードフォワード・ニューラルネットワークでは、中間層は活性化関数と最終的な畳み込みによって入力と出力がマスクされるため、隠れ層と呼ばれる。畳み込みニューラルネットワークでは、隠れ層には畳み込みを行う層が含まれる。典型的には、畳み込みカーネルとその層の入力行列との内積を行う層が含まれる。この積は通常フロベニウス内積であり、活性化関数は一般にReLUである。畳み込みカーネルがその層の入力行列に沿ってスライドすると、畳み込み演算によって特徴マップが生成され、それが次の層の入力に寄与する。この後、プーリング層、完全連結層、正規化層などの層が続く。

畳み込み層

畳み込み層は入力を畳み込み、その結果を次の層に渡す。これは、特定の刺激に対する視覚野のニューロンの反応に似ている。各畳み込みニューロンは、その受容野のデータのみを処理する。完全連結フィードフォワード・ニューラル・ネットワークは、特徴を学習しデータを分類するために使用することができるが、このアーキテクチャは一般に、より大きな入力（例えば高解像度の画像）に対しては実用的でなく、各ピクセルが関連する入力特徴であるため、膨大な数のニューロンを必要とする。サイズ100×100の画像に対する完全連結層は、第2層の各ニューロンに10,000の重みを持つ。畳み込みは自由パラメーターの数を減らし、ネットワークをより深くすることができる。例えば、5×5のタイリング領域を使用し、それぞれが同じ共有重みを持つ場合、必要なニューロンはわずか25個である。より少ないパラメータで正則化された重みを使用することで、以前のニューラルネットワー クのバックプロパゲーションで見られた勾配の消失や勾配の爆発問題を回避できる。

処理を高速化するために、標準的な畳み込み層を深さ方向に分離可能な畳み込み層に置き換えることができる。深さ方向の畳み込みは、入力テンソルの各チャンネルに対して独立に適用される空間的畳み込みであり、点方向の畳み込みは、入力テンソルの各チャンネルに対して独立に適用される空間的畳み込みである。

プーリング層
畳み込みネットワークは、伝統的な畳み込み層とともに、局所的および/または大域的なプーリング層を含むことができる。プーリング層は、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する。ローカル・プーリングは小さなクラスターを結合し、2×2 のようなタイリング・サイズが一般的に使用される。グローバル・プーリングは、特徴マップの全ニューロンに作用する。一般的に使用されているプーリングには、最大と平均の2種類がある。マックス・プーリングは特徴マップの各ニューロンのローカル・クラスターの最大値を使用し、アベレージ・プーリングは平均値を使用する。

完全連結層
完全連結層は、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 に接続する。これは従来の多層パーセプトロン・ニューラルネットワーク（MLP）と同じである。平坦化された行列は、完全連結層を通過して画像を分類する。

受容野
ニューラルネットワークでは、各ニューロンは前の層のいくつかの位置から入力を受け取ります。畳み込み層では、各ニューロンは、ニューロンの受容野と呼ばれる、前の層の限定された領域のみから入力を受け取る。通常、この領域は正方形である（例えば5×5のニューロン）。一方、完全連結層では、受容野は前の層全体である。したがって、各畳み込み層では、各ニューロンは前の層よりも広い領域から入力を受 ける。これは、ピクセルの値だけでなく、その周囲のピクセルの値も考慮に入れて、何度もコンボリューションを適用するためである。拡張レイヤーを使用すると、受容野の画素数は一定に保たれるが、複数のレイヤーの効果を組み合わ せると、その次元が大きくなるにつれて、受容野はより疎になる。

受容野の大きさを好きなように操作するために、標準的な畳み込み層に代わるものがいくつかある。例えば、アトラス畳み込みや拡張畳み込みは、可視領域とブラインド領域をインターリーブすることで、パラメータ数を増やすことなく、受容野サイズを拡大する。さらに、1つの拡張畳み込み層は、複数の拡張比を持つフィルターで構成することができるため、可変の受容野サイズを持つことができる。

重み
ニューラルネットワークの各ニューロンは、前の層の受容野から受け取った入力値に特定の関数を適用して出力値を計算する。入力値に適用される関数は、重みのベクトルとバイアス（通常は実数）によって決定される。学習は、これらのバイアスと重みを繰り返し調整することで行われる。

重みとバイアスのベクトルはフィルターと呼ばれ、入力の特定の特徴（例えば、特定の形状）を表す。CNNの特徴は、多くのニューロンが同じフィルターを共有できることである。各受容野がそれぞれ独自のバイアスとベクトルの重み付けを持つのとは対照的に、単一のバイアスと単一の重みのベクトルが、そのフィルターを共有するすべての受容野に渡って使われるためである。
畳み込みニューラルネットワークの主要な構成要素／アーキテクチャには以下のものがある：

畳み込み層：これらの層は入力行列を畳み込み、自由パラメーターの数を減らし、ネットワークをより深くする。

プーリング層：これらの層は、1つの層のニューロン・クラスターの出力を次の層の1つのニューロンに結合することで、データの次元を減らす。

完全接続層：これらの層は、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 に接続する。

受容野：各ニューロンは、ニューロンの受容野と呼ばれる、前の層の限定された領域から入力を受 け取る。畳み込み層では、各ニューロンは前の層よりも広い入力領域から入力を受け取る。

重み：重みのベクトルとバイアスは、入力値から出力値を計算するニューラル機能で使用される。