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Adam-Optimierer
Ein Optimierungsalgorithmus mit adaptiver Lernrate, der pro Parameter Schätzungen des ersten und zweiten Moments der Gradienten verwaltet. Adam kombiniert die Vorteile von AdaGrad (parameterabhängige Lernraten) und RMSProp (exponentiell gewichteter Durchschnitt der quadrierten Gradienten). Er ist der Standard-Optimierer zum Trainieren der meisten Roboter-Lernmodelle, wobei AdamW (entkoppelte Gewichtsabnahme) die häufigste Variante ist.