tedd707 https://blog.hatena.ne.jp/tedd707/ ITエンジニアが仕事に対して思うこと https://pythonjp.ikitai.net/ こんにちは、システムエンジニアの皆さん！今日は、RNN（リカレントニューラルネットワーク）を使う際に重要なデータの「標準化」と「正規化」についてお話ししたいと思います。RNNは時系列データや自然言語処理などの分野で強力なモデルですが、その性能を最大限に引き出すためには、データの前処理が欠かせません。しかし、このデータ前処理の段階で「うまくできない」という悩みを持つ方も多いかと思います。 そこで今回は、RNNに用いるデータの標準化と正規化の違いや、具体的な実装方法、そしてうまくいかない時の解決策を、コードを交えて詳しく解説していきます。 標準化と正規化の違い まずは、標準化と正規化の違いについて… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fpythonjp.ikitai.net%2Fentry%2F2024%2F10%2F08%2F221151" title="RNN（リカレントニューラルネットワーク）を使う際に重要なデータの「標準化」と「正規化」について - ITエンジニアが仕事に対して思うこと" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2024-10-08 22:11:51 rich https://pythonjp.ikitai.net/entry/2024/10/08/221151 1.0 100%