はい、ニューラルネットワークの重みは学習によって決定されます。重みは、ネットワークが学習データセットに適応するために自動的に調整されます。このプロセスは、バックプロパゲーションと呼ばれるアルゴリズムを使用して行われます。
バックプロパゲーションでは、ネットワークの出力と正解の間の誤差を最小化するために、重みを微調整します。具体的には、誤差を重みに関して偏微分し、その逆方向に重みを更新します。このプロセスを繰り返すことにより、重みは学習データセットに適応するように調整されます。
したがって、学習によって重みは自動的に決まるわけです。ネットワークがより良い結果を出すようになるにつれて、重みは最適化されます。ただし、重みの初期値はランダムに設定されるため、学習前にはまだ適切な値を持っていないことに注意してください。