Pourquoi Momentum fonctionne vraiment : Une plongée profonde dans l'accélération de la descente de gradient

Cet article explore en profondeur la mécanique de l'algorithme Momentum dans les algorithmes d'optimisation. En analysant les fonctions quadratiques convexes, il révèle comment Momentum accélère la descente de gradient et explique les principes mathématiques sous-jacents. L'article explore également les limites de Momentum et sa combinaison avec la descente de gradient stochastique, offrant des perspectives sur les futures directions de recherche. Utilisant un langage clair et des exemples concrets comme la régression polynomiale et la colorisation d'images, l'article fournit une compréhension complète des principes et des applications de Momentum, adapté aux lecteurs intéressés par les algorithmes d'optimisation.