L'apprentissage automatique continue d'évoluer rapidement, propulsé par la croissance des données et des algorithmes complexes. L'optimisation reste cruciale, avec l'algorithme ADAM qui émerge comme une méthode particulièrement efficace depuis son introduction en 2014. Il a été développé par D. P. Kingma et J. Ba pour optimiser les poids des réseaux de neurones, grâce à ses estimations de moments adaptatifs.

La conception d'ADAM offre plusieurs avantages : simplicité, efficacité computationnelle, faibles besoins en mémoire et indépendance par rapport au redimensionnement du gradient. Cependant, sa dépendance aux gradients analytiques limite son champ d'application. Une nouvelle proposition suggère une adaptation basée sur la population, élargissant son utilisation au-delà des réseaux de neurones pour des défis d'optimisation plus larges.

Cette approche consiste à transformer ADAM en un algorithme stochastique basé sur la population. La classe C_AO_ADAM implémente une version qui intègre l'aléatoire et hybride...

👉 Lire | Calendrier | @mql5dev

#MQL5 #MT5 #Algorithm