Descida
da Montanha

// um jogo sobre otimizadores de gradiente

🧑‍🦱
Geraldinho
Gradient Descent
Passo fixo, sempre na direção do declive mais íngreme. Simples e previsível — mas pode oscilar ou demorar demais.
🧔
Adão
Adam Optimizer
Adapta o passo e usa momento. Combina memória de gradientes passados com escalonamento. Geralmente o mais rápido.
👨‍🦳
Raimundão
RMSProp
Escala o passo pela magnitude recente dos gradientes. Evita passos gigantes em regiões planas e se estabiliza bem.
Passos: 0 Posição x: f(x): Gradiente:
Escolha um personagem e ajuste o learning rate para começar.
// Log de otimização inicializado.