ニューラルネットワークの構築において、入力層と隠れ層を連結する際には、重みを適切に設定する必要があります。一般的に、入力層から隠れ層への重みはWと表記されますが、これはあくまで一般的な表記方法であり、具体的な実装によって異なる場合もあります。
ニューラルネットワークの学習において、入力層から隠れ層への重みと隠れ層から出力層への重みの学習は必要です。これは、ニューラルネットワークにおいて重みの更新が行われる際に、学習データを基にエラーを最小化するように調整する必要があるためです。入力層から隠れ層への重みと隠れ層から出力層への重みの学習によって、ニューラルネットワークはデータの特徴を捉えるためのパターンを学習します。
ただし、重みの学習には大量のラベル付きデータが必要です。そのため、事前にラベル付きのデータセットを用意する必要があります。また、適切な重みの初期化や学習率の調整なども重要な要素となります。
以上のことを踏まえると、ニューラルネットワークの構築においては、入力層から隠れ層への重みと隠れ層から出力層への重みの学習が必要であると言えます。