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L2正規化を説明してください
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L2正規化は、ベクトルの大きさを1の値に正規化する方法です。これは、ベクトル内の各要素をベクトル内のすべての要素の正方形の平方根で除算することによって達成されます。

L2正規化の目的は、すべてのベクトルを同じスケールにし、1つの大きな値が計算を支配するのを防ぐことです。これは、画像認識や自然言語処理などの多くのアプリケーションで役立ちます。このアプリケーションでは、ベクターの各ディメンションが異なるスケールを持つことができ、結果は入力のスケールに不変である必要があります。

L2正規化は、「ユークリッド正規化」または「L2スケーリング」と呼ばれることがあることに注意してください。
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L2正規化のさまざまな使用法を説明できますか？
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L2正規化は、ベクトルの要素を再販売するために使用される数学的手法であり、方向を維持しながら1の大きさ（長さ）があるようにします。L2正規化は、以下を含む多くの異なる分野とアプリケーションで使用されます。

機械学習と深い学習：L2の正規化は、モデルへの入力を正規化する方法として、機械学習およびディープラーニングアプリケーションでよく使用されます。入力を正規化することにより、それらが一貫した範囲とスケールであることを確認します。これにより、過剰適合を防ぎ、モデルの一般化パフォーマンスを改善できます。

コンピュータービジョン：コンピュータービジョンでは、L2正規化を使用して、画像の特徴ベクトルを正規化します。これは、画像の機能が一貫した範囲であることを確認するために行われ、さまざまな画像の特徴を簡単に比較できるようにします。

自然言語処理：L2の正規化は、テキストドキュメントの特徴ベクトルを正規化するために自然言語処理で使用されます。これは、さまざまなドキュメントの機能が一貫した範囲であることを確認するために行われ、さまざまなドキュメントの類似性を容易に比較できるようにすることができます。

推奨システム：L2正規化は、ユーザーまたはアイテムを表すベクトルを正規化するための推奨システムで使用されます。これは、ベクトルが一貫した範囲であることを確認するために行われ、さまざまなユーザーやアイテムの類似性を容易に比較することができます。

制御システム：制御システムでは、L2の正規化を使用して、システムの状態変数を正規化して、大きさ1になります。これにより、状態変数の変化に堅牢で鈍感な制御アルゴリズムの設計と実装が容易になります。。

これらは、L2正規化が使用される多くの異なるフィールドとアプリケーションのほんの一部です。この手法は、ベクトルの要素を再スケーリングして一貫した範囲になるように役立つため有用です。これにより、データの比較と処理が容易になります。