chore(i18n,learn): processed translations (#44851)

curriculum/challenges/japanese/11-machine-learning-with-python/how-neural-networks-work/deep-learning-demystified.md

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+title: ディープラーニングとは
+challengeType: 11
+videoId: bejQ-W9BGJg
+dashedName: deep-learning-demystified
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+# --question--
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+## --text--
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+初めてネットワークをトレーニングする前に、入力ニューロンに割り当てる必要がある重みはどれですか？
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+## --answers--
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+最小から最大まで。
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+完全にランダム。
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+アルファベット順。
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+上記のいずれでもない。
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+## --video-solution--
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+2
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curriculum/challenges/japanese/11-machine-learning-with-python/how-neural-networks-work/how-convolutional-neural-networks-work.md

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+id: 5e9a0e9ef99a403d019610cd
+title: 畳み込みニューラルネットワークの仕組み
+challengeType: 11
+videoId: Y5M7KH4A4n4
+dashedName: how-convolutional-neural-networks-work
+---
+
+# --question--
+
+## --text--
+
+畳み込みニューラルネットワークが役に立たない場合はどれですか？
+
+## --answers--
+
+データを画像として扱えるように作成できない場合、またはデータの要素を並べ替えても同様に役立つ場合。
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+---
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+データが異なる 2D または 3D 画像で構成されている場合。
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+---
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+データがテキストまたは音声ベースの場合。
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+## --video-solution--
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curriculum/challenges/japanese/11-machine-learning-with-python/how-neural-networks-work/how-deep-neural-networks-work.md

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+---
+id: 5e9a0e9ef99a403d019610ca
+title: ディープニューラルネットワークの仕組み
+challengeType: 11
+videoId: zvalnHWGtx4
+dashedName: how-deep-neural-networks-work
+---
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+# --question--
+
+## --text--
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+数値ではなく勾配 (傾斜) を直接計算する方が良いのはなぜですか？
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+## --answers--
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+再びニューラルネットワーク全体を処理してニューラルネットワークの各層の重みを調整するのは計算量が多くなるから。
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+より正確だから。
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+---
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+両者の方法に違いはない。
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+## --video-solution--
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+1
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curriculum/challenges/japanese/11-machine-learning-with-python/how-neural-networks-work/recurrent-neural-networks-rnn-and-long-short-term-memory-lstm.md

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+---
+id: 5e9a0e9ef99a403d019610cb
+title: 再帰型ニューラルネットワーク RNN と長・短期記憶 LSTM
+challengeType: 11
+videoId: UVimlsy9eW0
+dashedName: recurrent-neural-networks-rnn-and-long-short-term-memory-lstm
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+# --question--
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+## --text--
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+長・短期記憶ネットワークを構成するニューラルネットワークの主な構成要素は何ですか？
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+## --answers--
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+新しい情報や予測。
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+予測、収集した可能性、および選択。
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+予測、無知、忘却、選択。
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+## --video-solution--
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