RNs > Outros algoritmos de aprendizagem1. Adam (Adaptive Moment Estimation)2. RMSProp (Root Mean Square Propagation)3. AdaGrad (Adaptive Gradient Algorithm)4. Nesterov Accelerated Gradient (NAG)5. SGD com Momentum (Stochastic Gradient Descent with Momentum)Referências
Existem vários algoritmos modernos que são eficazes para atualizar os pesos dos neurônios em redes neurais, além do backpropagation. Aqui estão alguns dos mais populares:
O Adam é um dos algoritmos de otimização mais utilizados atualmente. Ele combina as vantagens dos algoritmos AdaGrad e RMSProp, ajustando a taxa de aprendizado para cada parâmetro individualmente. O Adam mantém um conjunto de médias móveis exponenciais dos gradientes anteriores e dos gradientes quadrados, o que ajuda a acelerar a convergência e a melhorar a estabilidade. 1
O RMSProp é um algoritmo que ajusta a taxa de aprendizado para cada parâmetro com base na média móvel dos gradientes quadrados. Isso ajuda a resolver o problema de gradientes explosivos e gradientes que desaparecem, tornando-o eficaz para redes neurais profundas. 1
O AdaGrad ajusta a taxa de aprendizado para cada parâmetro com base na soma dos gradientes quadrados anteriores. Isso permite que o algoritmo se adapte a diferentes características dos dados, mas pode levar a uma diminuição excessiva da taxa de aprendizado ao longo do tempo. 1
O NAG é uma variação do método de gradiente descendente com momentum. Ele antecipa a direção do gradiente e ajusta os pesos de acordo, o que pode levar a uma convergência mais rápida e estável. 1
O SGD com Momentum é uma melhoria do SGD tradicional. Ele adiciona um termo de momentum que ajuda a suavizar as atualizações dos pesos, acelerando a convergência e ajudando a evitar mínimos locais. 1
Esses algoritmos são amplamente utilizados em várias aplicações de aprendizado profundo e podem ser mais eficazes do que o backpropagation tradicional em muitos cenários. Se você tiver interesse em algum desses algoritmos específicos, posso fornecer mais detalhes sobre como eles funcionam e como implementá-los.
1: Como o otimizador Adam otimiza o modelo de rede neural?
05/03/2025