三角法は、ニューラルネットワークで使用され、ドット製品の計算、ベクトルの正規化、ベクター間の角度の計算など、さまざまな数学操作を支援できます。これらの操作は、入力データに基づいてモデルが正確な予測または決定を行うことを可能にするため、ニューラルネットワークで重要です。
Trigonometry can be used in neural networks to help with various mathematical operations, such as computing dot products, normalizing vectors, and calculating angles between vectors. These operations are important in neural networks because they allow the model to make accurate predictions or decisions based on the input data.