LMS，AdaGrad，RMSProp和Adam四种自适应学习优化算法matlab对比仿真

最新推荐文章于 2025-11-15 05:04:00 发布

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#matlab #LMS #AdaGrad #RMSProp #Adam

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该博客对比了LMS、AdaGrad、RMSProp和Adam四种自适应学习优化算法在MATLAB 2022a中的仿真效果。AdaGrad通过历史梯度调整学习率，适用于平缓区域；RMSProp是AdaGrad的改进，丢弃远期梯度信息；Adam结合Momentum和RMSProp，动态调整参数学习率，具有鲁棒性。然而，AdaGrad和RMSProp在深度学习中可能存在收敛问题，而Adam虽较稳健，但在后期学习率可能导致不稳定。博客还包括算法源码、概述及参考文献。

1.算法仿真效果

matlab2022a仿真结果如下：

2.MATLAB源码

.............................................................
  
subplot(3,2,1);  
plot(x);
title('原信号/期望信号 d(n)');
xlabel('抽样点N');
axis([0 sx -2 2]);  

  
% 添加高斯噪声   
noise = 0.2*randn(size(x));  % 均值为0，方差为0.5的标准正态噪声  
x1 = x + noise;  
subplot(3,2,2);  
plot(x1);
title('带噪信号x(n)');
xlabel('抽样点N');
axis([0 sx -2 2]);

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