layers包含的神经网络或函数

在深度学习中，layers通常包含以下神经网络或函数：

1. 全连接层（Fully Connected Layer）：将输入层的所有节点与输出层的所有节点相连，用于处理图像、文本等输入。

2. 卷积层（Convolutional Layer）：通过卷积核对输入进行卷积操作，提取图像中的特征，用于图像识别。

3. 池化层（Pooling Layer）：对输入进行下采样，降低数据维度，减少计算量，用于图像识别。

4. 循环神经网络层（Recurrent Neural Network Layer）：对序列数据进行处理，如自然语言处理、语音识别等。

5. 长短时记忆网络层（Long Short-Term Memory Network Layer）：一种特殊的循环神经网络，能够有效处理序列数据中的长期依赖关系。

6. 嵌入层（Embedding Layer）：将离散型数据转换为连续型向量表示，如将文本中的词转换为向量。

7. 归一化层（Normalization Layer）：对输入进行归一化处理，提高网络的稳定性和收敛速度。

8. 损失函数（Loss Function）：用于衡量模型预测结果与真实结果之间的差距，如均方误差、交叉熵等。

以上是常见的神经网络或函数，不同的深度学习模型和任务需要选择不同的layers来构建网络。