手把手教你学simulink--大模型优化与加速的大模型领域仿真实例：基于Simulink的Adam优化器调参仿真建模示例

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于 2025-04-12 00:55:52 首次发布
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目录

手把手教你学Simulink——基于Simulink的Adam优化器调参仿真建模示例

一、背景介绍

Adam优化器的重要性

Simulink中的应用

二、所需工具和环境

三、步骤详解

步骤1：创建Simulink模型

步骤2：准备数据集和模型

加载数据集

定义深度学习模型

步骤3：配置Adam优化器选项

步骤4：实现Adam优化器调参逻辑

步骤5：在Simulink中调用Adam优化器调参

步骤6：评估模型性能

四、总结

手把手教你学Simulink——基于Simulink的Adam优化器调参仿真建模示例

Adam（Adaptive Moment Estimation）是一种广泛使用的优化算法，结合了动量法和RMSProp的优点，在深度学习训练中表现出色。然而，Adam优化器的性能对超参数的选择非常敏感，例如学习率、一阶矩估计衰减率（β1）、二阶矩估计衰减率（β2）等。本文将介绍如何利用Simulink与MATLAB集成实现一个基于Adam优化器的调参仿真建模示例。

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