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Um algoritmo de otimização muito usado que adapta a taxa de aprendizado de cada parâmetro, tornando o treinamento de redes neurais mais rápido e estável.
Kingma & Ba (2015) apresentaram o Adam, que mantém estimativas contínuas do primeiro e do segundo momento dos gradientes de cada parâmetro e as usa para ajustar o tamanho do passo de cada parâmetro. Ele combina as vantagens de métodos anteriores (momentum e taxas de aprendizado adaptativas) e funciona bem com pouco ajuste.
O Adam e suas variantes são os otimizadores padrão para treinar grandes modelos de linguagem e a maioria das redes neurais modernas.
Fontes primárias, revisadas por pares e de arquivo para esta definição.
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