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Simulatore discesa del gradiente, momentum e Adam
Simula SGD, momentum e Adam su funzioni convesse e non convesse con traiettoria, gradiente e learning rate regolabili. Con esempi guidati e configurazioni.
Come funziona il calcolo
Formula in testo semplice
x_{t+1}=x_t-\eta\nabla f(x_t)La discesa del gradiente aggiorna il punto nella direzione opposta al gradiente locale. Su una quadratica si osserva direttamente come il learning rate determini convergenza, oscillazione o divergenza.
Momentum accumula una velocità e Adam adatta il passo con stime del primo e secondo momento. Il simulatore include bias correction per Adam e permette di confrontare gli aggiornamenti a parità di punto iniziale.
La funzione non convessa mostra perché il risultato possa dipendere dal bacino di attrazione. È un modello unidimensionale didattico: non predice il comportamento di una rete neurale reale.