Dentre os algoritmos de otimização disponíveis em IA, o algoritmo Adadelta também é bastante comum e tem como um dos seus objetivos de desenvolvime...

Dentre os algoritmos de otimização disponíveis em IA, o algoritmo Adadelta também é bastante comum e tem como um dos seus objetivos de desenvolvimento encontrar soluções úteis em fases posteriores da iteração. Porém, isso é complicado de se fazer ao aplicarmos outros algoritmos de otimização que não o Adadelta. Considerando essas informações sobre a área de IA e o conteúdo estudado sobre algoritmos de otimização, pode-se afirmar que existem alguns algoritmos de otimização que não possuem uma boa capacidade para encontrar soluções em estágios posteriores de iteração (ou seja, a cada época de treinamento), porque:

Incorreta: o SGD usa múltiplas amostras por cada iteração.
Correta: nesse caso, destaca-se a deficiência de algoritmos como o Adagrad para tentar resolver o problema.
Incorreta: nesse caso, destaca-se a deficiência de algoritmos como o Backpropagation para tentar resolver o problema.
Incorreta: nesse caso, destaca-se a deficiência de algoritmos como o RMSProp para tentar resolver o problema.
Incorreta: nesse caso, destaca-se a deficiência de algoritmos como o de Forwardpropagation para tentar resolver o problema.