utec::neural_network::Adam< T > Class Template Reference

Optimizador Adam (Adaptive Moment Estimation). Combina momentum y RMSProp para un aprendizaje más estable y rápido. More...

#include <optimizer.h>

Inheritance diagram for utec::neural_network::Adam< T >:

Collaboration diagram for utec::neural_network::Adam< T >:

Public Member Functions
	Adam (T learning_rate=0.001, T beta1=0.9, T beta2=0.999, T epsilon=1e-8)
	Constructor de Adam con parámetros configurables.
void	update (algebra::Tensor< T, 2 > &params, const algebra::Tensor< T, 2 > &grads) override
	Actualiza los parámetros del modelo usando el algoritmo de Adam.
void	step () override
	Incrementa el contador de pasos. Es importante para las correcciones de sesgo de Adam. @complexity O(1)
Public Member Functions inherited from utec::neural_network::IOptimizer< T >
virtual	~IOptimizer ()=default
	Destructor virtual.

Detailed Description

template<typename T>
class utec::neural_network::Adam< T >

Optimizador Adam (Adaptive Moment Estimation). Combina momentum y RMSProp para un aprendizaje más estable y rápido.

Template Parameters

T	Tipo de dato (float, double, etc.).

Constructor & Destructor Documentation

Adam()

template<typename T>

utec::neural_network::Adam< T >::Adam ( T learning_rate = 0.001, T beta1 = 0.9, T beta2 = 0.999, T epsilon = 1e-8 )

inlineexplicit

Constructor de Adam con parámetros configurables.

Parameters

learning_rate	Tasa de aprendizaje.
beta1	Coeficiente para el promedio del primer momento.
beta2	Coeficiente para el promedio del segundo momento.
epsilon	Valor pequeño para estabilizar la división. @complexity O(1)

Member Function Documentation

step()

template<typename T>

void utec::neural_network::Adam< T >::step ( )

inlineoverridevirtual

Incrementa el contador de pasos. Es importante para las correcciones de sesgo de Adam. @complexity O(1)

Reimplemented from utec::neural_network::IOptimizer< T >.

Here is the caller graph for this function:

update()

template<typename T>

void utec::neural_network::Adam< T >::update ( algebra::Tensor< T, 2 > & params, const algebra::Tensor< T, 2 > & grads )

inlineoverridevirtual

Actualiza los parámetros del modelo usando el algoritmo de Adam.

Parameters

params	Parámetros actuales.
grads	Gradientes correspondientes. @complexity O(n*m), donde n*m es el tamaño de los tensores. Incluye: operaciones de actualización para m, v, normalización con m̂ y v̂, y la división final.

Implements utec::neural_network::IOptimizer< T >.

Here is the call graph for this function:

---

The documentation for this class was generated from the following file:

• include/utec/nn/optimizer.h