神经网络中的哪些层有权重/偏差，哪些没有？

在神经网络中，权重和偏差是用来调整模型的参数，以便更好地拟合训练数据。不同类型的神经网络可能具有不同的层结构，下面是一些常见的神经网络层及其是否具有权重和偏差的说明：

1. 全连接层（Fully Connected Layer）：全连接层中的每个神经元都与上一层的所有神经元相连。每个连接都有一个权重和一个偏差，用于计算输出。因此，全连接层中的所有神经元都有权重和偏差。
2. 卷积层（Convolutional Layer）：卷积层用于处理图像和其他二维数据。每个卷积核都有一组权重和一个偏差，用于对输入进行卷积操作。因此，卷积层中的权重和偏差是卷积核的参数，而不是神经元的参数。
3. 池化层（Pooling Layer）：池化层用于减小特征图的尺寸，并提取最重要的特征。池化层没有权重和偏差，它只是对输入进行降采样操作。
4. 归一化层（Normalization Layer）：归一化层用于对输入进行标准化处理，以加速训练过程。归一化层没有权重和偏差。
5. 激活函数层（Activation Function Layer）：激活函数层用于引入非线性特性，以增加神经网络的表达能力。激活函数层没有权重和偏差。
6. 循环层（Recurrent Layer）：循环层用于处理序列数据，如自然语言处理和时间序列预测。循环层中的每个时间步都有权重和偏差。
7. 嵌入层（Embedding Layer）：嵌入层用于将离散的输入转换为连续的表示。嵌入层中的每个输入都有权重和偏差。

需要注意的是，不同的神经网络架构可能会有不同的层类型和组合方式，因此具体的神经网络模型可能会有其他类型的层，其权重和偏差的情况也可能会有所不同。

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