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Comparative Analysis of MuonClip and Adam Optimization Algorithms

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Internet, Broadcasting and Communication 바로가기
  • 통권
    Vol.17 No.4 (2025.11)바로가기
  • 페이지
    pp.102-108
  • 저자
    Yo-Seob Lee
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A486467

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
This paper presents a comprehensive comparative analysis of two optimization algorithms: the widely-adopted Adam optimizer and the recently proposed MuonClip algorithm. Optimization algorithms play a crucial role in deep learning, directly influencing both convergence speed and final model performance. Through systematic comparison of mathematical structures, computational complexity, convergence characteristics, and empirical performance, we analyze the strengths and limitations of each algorithm. Our findings suggest that MuonClip offers superior memory efficiency and stability, while Adam provides finer adaptivity and broader applicability. These insights provide practical guidelines for algorithm selection in different scenarios.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Algorithm Overview
2.0 Preliminary Theoretical Discussion
2.1 Adam Algorithm
2.2 MuonClip Algorithm
3. Comparative Analysis
3.1 Mathematical Structure and Complexity
3.2 Convergence Properties
4. Application Guidelines and Discussion
4.1 Algorithm Selection Framework
4.2 Future Research Directions
5. Conclusion
References

키워드

Optimization algorithms Adam MuonClip Deep learning Convergence analysis

저자

  • Yo-Seob Lee [ Professor, Dept. of Smart Contents, Pyeongtaek University ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-4920
  • eISSN
    2288-4939
  • 수록기간
    2009~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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