Optimierung des Gradientenabstiegs für die globale Optimierung

In diesem Projekt lernen Sie, wie Sie den Gradientenabstiegsalgorithmus optimieren können, um die Herausforderung der lokalen Optima zu überwinden. Der Gradientenabstiegsalgorithmus ist eine weit verbreitete Optimierungstechnik in Maschinellem Lernen und Deep Learning, kann sich jedoch manchmal in lokalen Optima verfangen und so daran gehindert werden, die globale optimale Lösung zu finden.

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