O algoritmo de otimização Adam (adaptive moment estimation) ...

Alternativa correta: E - utiliza a média móvel quadrática dos gradientes para normalizá-los para atualização dos pesos.

Vamos analisar a questão e as alternativas para entender por que a alternativa E é a correta e por que as outras estão incorretas.

Tema da questão: O tema central da questão é o algoritmo de otimização Adam (adaptive moment estimation), que é amplamente utilizado na área de aprendizado de máquina. Este algoritmo é conhecido por suas características avançadas de adaptação de taxa de aprendizado e eficiência na otimização de modelos.

Conhecimentos necessários: Para resolver esta questão, é importante entender os conceitos de algoritmos de otimização, especialmente no contexto de aprendizado de máquina, e ter familiaridade com as características específicas do algoritmo Adam.

Justificativa para a alternativa correta (E):

A alternativa E está correta porque o algoritmo Adam utiliza a média móvel dos gradientes de primeira ordem (momentos) e a média móvel quadrática dos gradientes (momentos de segunda ordem) para normalizar os gradientes durante a atualização dos pesos. Essa técnica ajuda a ajustar automaticamente a taxa de aprendizado para cada parâmetro, melhorando a eficiência da convergência.

Análise das alternativas incorretas:

A - não utiliza taxa de aprendizado adaptativa.

Esta alternativa está incorreta porque uma das principais características do algoritmo Adam é exatamente o uso de uma taxa de aprendizado adaptativa. Ele ajusta a taxa de aprendizado com base nos momentos de primeira e segunda ordem dos gradientes.

B - converge facilmente para a solução ótima, em qualquer condição.

Embora o algoritmo Adam seja robusto e eficiente, afirmar que ele "converge facilmente para a solução ótima, em qualquer condição" é uma generalização imprópria. A convergência pode ser influenciada por vários fatores, como a escolha da arquitetura do modelo, a função de perda e as características dos dados de entrada.

C - é ineficiente por requerer muita memória.

Esta alternativa está incorreta porque, embora o Adam utilize mais memória do que métodos de otimização mais simples (como o SGD - Stochastic Gradient Descent), ele é considerado eficiente para muitos problemas práticos devido às suas capacidades adaptativas.

D - não é capaz de lidar com gradientes esparso.

Esta alternativa está incorreta porque o algoritmo Adam é adequado para lidar com gradientes esparsos. Ele adapta a taxa de aprendizado de maneira eficiente mesmo em situações onde os gradientes são esparsos.

Espero que esta explicação tenha ajudado a entender mais sobre o algoritmo Adam e a resolver a questão corretamente. Se você tiver mais dúvidas ou precisar de mais explicações, estou à disposição para ajudar!

O algoritmo de otimização Adam (Adaptive Moment Estimation) é um método de otimização amplamente utilizado em machine learning e deep learning.  Ele é projetado para trabalhar bem com problemas de otimização em larga escala e com dados esparsos, e é especialmente eficaz em treinamentos de redes neurais profundas.

Momento de Primeira Ordem (m): Calcula a média móvel dos gradientes (similar ao momentum).

Momento de Segunda Ordem (v): Calcula a média móvel dos quadrados dos gradientes.

-IA