深層学習（ディープラーニング）計算問題
リカレントニューラルネットワーク（RNN）のシーケンス長が30タイムステップ、隠れ状態の次元数が64である場合、各タイムステップでの重み行列W_hh（隠れ状態から隠れ状態への重み）のサイズ（行×列）は何か？
A.30×64
✗ これはシーケンス長を行数に含めたものですが、W_hhは隠れ状態間の変換であるため誤りです。
B.64×64← 正解
✓ 正解です。W_hhは隠れ状態の次元64から64への変換なので、64×64となります。
C.64×30
✗ これは行と列が逆になっています。W_hhは隠れ状態次元（64）のままであるため誤りです。
D.30×30
✗ これはシーケンス長をサイズとして使用していますが、W_hhは隠れ状態次元で定義されるため誤りです。
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