Algoritmos de optimización mediante descenso de gradiente: fundamentos y variantes
El descenso de gradiente es un método fundamental para optimizar funciones objetivo en modelos parametrizados, común en redes neuronales. Este artículo explora sus variantes y algoritmos avanzados que mejoran la convergencia y eficiencia.
Variantes del descenso de gradiente
El descenso de gradiente se adapta según la cantidad de datos usados pa ...
Publicado el 7-1 22:12