Por qué Momentum realmente funciona: Una inmersión profunda en la aceleración del descenso de gradiente

Este artículo profundiza en la mecánica del momentum en algoritmos de optimización. Mediante el análisis de funciones cuadráticas convexas, revela cómo el momentum acelera el descenso de gradiente y explica los principios matemáticos subyacentes. El artículo también explora las limitaciones del momentum y su combinación con el descenso de gradiente estocástico, ofreciendo perspectivas sobre futuras líneas de investigación. Utilizando un lenguaje claro y ejemplos concretos como la regresión polinomial y la colorización de imágenes, el artículo proporciona una comprensión completa de los principios y aplicaciones del momentum, adecuado para lectores interesados en algoritmos de optimización.