Adam o Adaptative Moment Optimization combina la metodología de Momentum y RMSProp, calculando una combinación lineal entre el incremento actual y el incremento anterior, y considera los gradientes recientemente aparecidos en las actualizaciones para mantener diferentes tasas de aprendizaje por variable.
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