Sumários

Aula 14

12 Novembro 2024, 14:30 • Cristiana João da Silva

Metaheurísticas. 

Mínimos locais e globais e capacidade das metaheurísticas de escaparem dos mínimos locais. 
Metaheurísticas mais difundidas. 
Arrefecimento simulado: contexto histórico, algoritmo. 

Aula 13

12 Novembro 2024, 13:00 • Cristiana João da Silva

Metaheurísticas. Introdução. Principais características. 

Problemas de otimização difíceis. 
Problemas de otimização combinatória: definição e exemplos.
Exemplo: problema do caixeiro viajante. 

Aula 12

5 Novembro 2024, 14:30 • Cristiana João da Silva

Método Momentum. 

Método Adagrad. 
Outros métodos com taxa de aprendizagem adaptativa. 

Aula 11

5 Novembro 2024, 13:00 • Cristiana João da Silva

Método do gradiente descendente. 

Algorítmos Batch e Mini-batch. 
Método do gradiente descendente estocástico com mini-batch. 
Exemplos. 

Aula 10

29 Outubro 2024, 14:30 • Cristiana João da Silva

Método do gradiente descendente estocástico.
Algoritmos e implementação em Python.
Exemplos.