Por que o Momentum realmente funciona: Uma imersão profunda na aceleração do Gradiente Descendente

Este artigo mergulha na mecânica do momentum em algoritmos de otimização. Ao analisar funções quadráticas convexas, ele revela como o momentum acelera o gradiente descendente e explica os princípios matemáticos subjacentes. O artigo também explora as limitações do momentum e sua combinação com o gradiente descendente estocástico, oferecendo insights sobre direções futuras de pesquisa. Usando linguagem clara e exemplos concretos como regressão polinomial e colorização de imagens, o artigo fornece uma compreensão abrangente dos princípios e aplicações do momentum, adequado para leitores interessados em algoritmos de otimização.