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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正規化の最も一般的な用途の一部は次のとおりです。

    1.画像認識：L2正規化は、画像の特徴ベクトルを正規化するために使用され、機能が一貫したスケールと大きさを持っていることを確認します。
    2.自然言語処理：NLPでは、単語ベクトルがL2を正規化して、ベクトルの大きさがコーパスの単語の重要性を反映していることを確認します。
    3.機械学習：L2正規化は、K-nearest Neighborsなどの一部の機械学習アルゴリズムで使用され、特徴ベクトルを正規化し、アルゴリズムスケールを不変にします。
    4.深い学習：L2の正規化は、神経ネットワークの活性化値が大きくなりすぎて不安定にならないようにするために、ディープラーニングモデルで一般的に使用されます。
    5.推奨システム：L2正規化は、推奨システムの特徴ベクトルを正規化するために使用され、アルゴリズムがユーザーまたは大きな機能値を持つアイテムを好まないことを確認します。