入力ノードで構成される 1 つの入力層、出力ノードで構成される 1 つの出力層、および非表示ノードで構成される N 個の非表示層を使用して、一般的なニューラル ネットワークを実装しようとしています。ノードはレイヤーに編成されており、同じレイヤー内のノードは接続できないという規則があります。
バイアスの概念は大体理解できましたが、質問があります。
レイヤーごとに 1 つのバイアス値 (そのレイヤーのすべてのノードで共有) が必要ですか、それとも各ノード (入力レイヤーのノードを除く) に独自のバイアス値が必要ですか?
両方の方法で実行できると感じています。各アプローチのトレードオフを理解し、どの実装が最も一般的に使用されているかを知りたいです。