Adam优化器简单理解和实现 💡💻

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大家好！今天我们要聊的是Adam优化器，一个在深度学习中非常受欢迎的算法🔍。Adam结合了动量和RMSprop的优点，能够更高效地找到最优解🚀。

首先，我们来看看Adam的公式：它主要通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来调整每个参数的学习率。简单来说，就是根据过去梯度的变化情况来动态调整学习速率，使得模型在训练过程中更加稳定且快速地收敛🌟。

接下来，让我们动手实现一下吧！以下是使用Python编写的简化版Adam算法代码片段：

```python

def adam_optimizer(parameters, gradients, m, v, t, learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-8):

for i in range(len(parameters)):

m[i] = beta1 m[i] + (1 - beta1) gradients[i]

v[i] = beta2 v[i] + (1 - beta2) (gradients[i]2)

m_hat = m[i] / (1 - beta1t)

v_hat = v[i] / (1 - beta2t)

parameters[i] -= learning_rate m_hat / (np.sqrt(v_hat) + epsilon)

```

这段代码展示了如何更新参数以最小化损失函数。希望这个简单的示例能帮助你更好地理解Adam优化器的工作原理✨。

如果你对深度学习有兴趣，不妨试试自己动手实现一遍，相信你会有更多收获！🚀

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