adam算法相关知识

最新推荐文章于 2025-03-12 20:29:03 发布
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分类专栏： 人工智能 文章标签： 梯度优化算法 Adam
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Adam优化算法原理详解（吴恩达深度学习笔记）
01-06
在介绍Adam之前首先介绍一下momentum和RMSprop优化算法。 一、momentum 1、指数加权平均数 指数加权平均数不仅考虑了当前数值也涵盖了以前的数据对现在的影响。 解释指数加权平均值名称的由来： 指数加权平均值的应用： 使用这种方法进行数据的估计可能不是最精确的，但是这种方法计算简单，节省内存。 指数加权平均数因为设置的第0个值为0，所以对于前几个数都会出现严重的偏差，所以引入了偏差修正。 2.指数加权平均数的偏差修正 3.momentum算法 此算法是梯度下降算法的一种改进，在神经网络的反向传播过程中，不再只依赖当前参数的下降梯度进行参数的更新，也依赖以前几轮的参数和参数
36. Adam 算法详解
qq_41238579的博客
07-10 3769
Adam（Adaptive Moment Estimation）是一种结合动量法和自适应学习率的优化算法，自2014年提出以来，迅速成为深度学习中最流行和常用的优化算法之一。Adam算法的核心思想是利用梯度的一阶动量和二阶动量来动态调整学习率，既保持了动量法的优点，又结合了RMSProp的自适应学习率特性。
【深度学习基础】第十九课：Adam优化算法
qq_34222839的博客
03-12 1118
【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。
Adam优化算法
panbaoran913的博客
08-20 1108
参考连接：https://www.bilibili.com/video/BV1bD4y197EE?from=search&seid=2812665294799649680 一、常用的优化方法 Momentum方法：通过添加栋梁，提高收敛速度。 Nestrov方法：在进行当前更新前，先进行预演一次，从而找到一个更加适合当前情况的梯度方向和幅度。 Adagrad方法：让不同的参数拥有不同的学习率，并且通过引入梯度的平方和作为衰减想，而在训练过程中自动降低的学习率。 AdaDelta方法：对Adagra
Adam优化算法(Adam optimization algorithm)
热门推荐
dianyanxia的博客
08-07 1万+
Adam优化算法(Adam optimization algorithm) Adam优化算法基本上就是将Momentum和RMSprop结合在一起。 初始化 2.在第t次迭代中，用mini-batch梯度下降法计算出dw和db 3.计算Momentum指数加权平均数 4.用RMSprop进行更新 5.计算Momentum和RMSprop的修正偏差 6更新权重 其中Adam参数配置有:α 学习率/ β1 一阶矩估计的指数衰减率如0.9 β2 二阶矩估计的指数衰减率如0.999 该超.
adam算法
zk_ken的博客
09-05 1万+
Momentum是为了对冲mini-batch带来的抖动。 RMSprop是为了对hyper-parameter进行归一，均方根反向传播(RMSProp)。 这两个加起来就是Adam 看原始的RMSProp算法:  再看算法：其实就是Momentum+RMSProp的结合，然后再修正其偏差。   ...
myCNN.rar_ADAM_Adam算法_CNN_OAI_adam优化
09-24
标题中的"myCNN.rar_ADAM_Adam算法_CNN_OAI_adam优化"表明这是一个关于卷积神经网络（CNN）的项目，使用了...由于没有提供具体的代码，具体的实现细节无法详细说明，但以上内容涵盖了与标题和描述相关的大部分知识点。
以自适应矩估计算法（Adam）作为反向传播算法的三层神经网络（Python源码+数据集）
10-10
在深度学习和机器学习领域，神经网络作为...本压缩包为研究者和开发者提供了一套完整且实用的深度学习工具，使得用户能够深入了解并应用Adam算法与三层神经网络，为未来在相关领域的深入研究和实际应用打下坚实的基础。
adam算法_关于损失函数和优化算法，看这一篇就够了
weixin_39922004的博客
11-23 1735
在进行神经网络训练时，很多同学都不太注重损失函数图和损失函数的优化算法的理解，造成的结果就是：看起来效果不错，但是不知道训练的参数是否合理，也不知道有没有进一步优化的空间，也不知道初始点的选择是否恰当。本篇文章着重介绍神经网络损失函数最小化过程中使用的优化算法，前面先对梯度下降法进行介绍，后面介绍梯度下降法中使用的几种优化算法，中间穿插着自变量的更新轨迹和损失函数图像的讲解，以期同学们对损失函数相...
Python Adam优化算法详解（含完整的程序和代码详解）
10-21
适合人群：具有Python编程经验和机器学习基础知识的研发人员，特别是在深度学习项目中有使用优化算法需求的开发者。 使用场景及目标：适用于需要高效参数优化的实际深度学习任务，尤其是面对稀疏或非平稳数据集的...
十三、机器学习进阶知识：神经网络之反向传播算法（自适应矩估计算法Adam）
weixin_42051846的博客
04-10 2168
本文主要介绍了反向传播算法中的自适应矩估计算法（Adam），同时以神经网络数据预测为例对它的实现过程进行了说明，通俗易懂，适合新手学习，附源码及实验数据集。
Adam随机梯度下降优化：Adam随机梯度下降优化算法的Matlab实现-matlab开发
05-29
`fmin_adam` 是来自 Kingma 和 Ba [1] 的 Adam 优化算法（具有自适应学习率的梯度下降，每个参数单独使用 Momentum）的实现。 Adam 设计用于处理随机梯度下降问题； 即当仅使用小批量数据来估计每次迭代的梯度时，或使用随机 dropout 正则化时 [2]。 有关示例，请参阅 GIT 存储库： https://github.com/DylanMuir/fmin_adam 用法： [x, fval, exitflag, output] = fmin_adam(fun, x0 <, stepSize, beta1, beta2, epsilon, nEpochSize, options>) 有关详细参考，请参见功能帮助。 github 存储库有几个示例。 参考： [1] Diederik P. Kingma，Jimmy Ba。 “亚当：随机优化方法”
各种梯度下降法（SGD、Momentum、NAG、Aagrad、RMSProp、Adam）matlab实现
06-07
里面有各种梯度下降法：SGD、Momentum、NAG、Aagrad、RMSProp、Adam算法代码；
梯度下降优化算法-Adam
2303_77275067的博客
01-27 1038
Adam 的核心思想：结合动量法和 RMSProp，通过计算梯度的一阶矩和二阶矩，自适应调整学习率。Adam 的更新公式mtβ1⋅mt−11−β1⋅gtmt​β1​⋅mt−1​1−β1​⋅gt​vtβ2⋅vt−11−β2⋅gt2vt​β2​⋅vt−1​1−β2​⋅gt2​mtmt1−β1tmt​1−β1t​mt​。
PyTorch－Adam优化算法原理，公式，应用
weixin_30530523的博客
07-24 293
　概念：Adam 是一种可以替代传统随机梯度下降过程的一阶优化算法，它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重。Adam 最开始是由 OpenAI 的 Diederik Kingma 和多伦多大学的 Jimmy Ba 在提交到 2015 年 ICLR 论文（Adam: A Method for Stochastic Optimization）中提出的．该算法名为「Adam」，其并不是首字母...
时序预测：MATLAB实现基于Adam算法优化的LSTM神经网络时间序列预测
DkVhdl的博客
09-20 705
序列的构建可以将时间步的数据与其前面的几个时间步的数据组合起来，以提供更多的上下文信息。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于Adam算法优化的LSTM神经网络来进行时间序列预测，并提供相应的源代码。假设我们有一个包含时间序列数据的CSV文件，其中每一行代表一个时间步的数据，而每一列代表不同的特征。定义好网络架构后，我们可以使用MATLAB的训练函数来训练LSTM模型。在训练过程中，我们可以选择合适的优化算法来优化模型的参数。训练完成后，我们可以使用训练好的LSTM模型对测试集进行预测，并评估模型的性能。
Nadam优化算法公式推导（涉及Netsterov，Adam，Momentum）
灰灰渔渔爱吃鱼
03-29 996
原论文：INCORPORATING NESTEROV MOMENTUM INTO ADAM https://openreview.net/pdf?id=OM0jvwB8jIp57ZJjtNEZ
Matlab教程之了解 Adam 优化算法：深入研究公式
code2day的博客
08-01 2159
Adam 优化算法因其高效性和适应性而在训练机器学习和深度学习模型中变得流行。Adam由Diederik Kingma 和 Jimmy Ba开发，结合​​了Momentum和RMSprop优化算法的优点。在这篇文章中，我们将重点了解 Adam 优化算法背后的公式，逐步分解其组件，以全面了解其内部工作原理。
Adam
Xyzx043874的博客
02-09 1511
Adam方法同样融合了 AdaGrad和RMSProp，更新公式如下： wt=wt−1−α∗mt^vt^−−√+ϵw_{t} = w_{t-1} - \alpha * \frac{\hat {m_t}}{\sqrt{\hat{v_t}}+\epsilon} 其中tt表示次数，mt^\hat{m_t}为mtm_t的纠正，vt^\hat{v_t}为vtv_t的纠正mt^=mt1−βt1\hat{m_
Adam 优化算法
最新发布
05-02
<think>好的，我现在需要帮助用户理解Adam优化算法的原理和实现方法。首先，用户明确询问了Adam的工作原理和实现，所以我需要先回顾一下Adam的基础知识，确保自己理解正确。 Adam的全称是Adaptive Moment Estimation，结合了动量法和RMSProp的优点。动量法通过累积梯度的一阶矩（均值）来加速训练，而RMSProp则通过二阶矩（方差）调整学习率。Adam综合了这两者，同时进行偏差校正，这使得它在不同的数据分布下表现稳定。 接下来，我需要分步骤解释Adam的工作流程。首先，初始化参数，包括一阶和二阶矩的指数衰减率β1和β2，通常设为0.9和0.999。然后，每次迭代中计算梯度，更新一阶和二阶矩的指数移动平均，接着进行偏差校正，因为初始阶段矩估计会有偏差，最后用校正后的矩来调整参数的学习率。 在实现部分，需要具体的代码示例。Python是一个常用的语言，所以我会用Python来展示。代码部分要包括梯度的计算、矩的更新、偏差校正以及参数更新步骤。注意，学习率α通常需要根据具体问题调整，而ε是为了数值稳定性添加的小常数，比如1e-8。 用户可能还会关心Adam的优点，比如自适应学习率、对稀疏梯度的良好表现以及较少的超参数调整。不过用户的问题集中在原理和实现，所以这部分可能需要简要提及，但不需要深入。 另外，需要确保数学公式正确使用LaTeX格式。行内公式用$...$，独立公式用$$...$$。例如，参数更新规则需要写成独立公式，而每个步骤中的变量如m_t和v_t则用行内公式。 可能的相关问题需要生成，比如与SGD、RMSProp的比较，超参数选择，或者Adam的变种如AdamW。这些可以帮助用户进一步探索相关知识。 最后，检查引用部分是否有相关内容。用户提供的引用中，引用[3]提到了BERT训练中的优化问题，可能与优化算法有关，但Adam在这里是独立的主题，所以可能不需要直接引用这些内容。但需要确保回答中的信息准确，如果有不确定的地方，可能需要参考更多资料，但用户提供的引用可能不相关，所以主要依赖自己的知识库。 总结一下，回答的结构应该是：原理分步骤讲解，数学公式正确呈现，代码实现示例，相关优缺点，以及相关问题。确保语言简洁，逻辑清晰，符合用户的要求。</think>### Adam优化算法原理及实现 #### 一、核心原理 Adam（Adaptive Moment Estimation）结合了**动量法（Momentum）**和**RMSProp**的优点，通过自适应调整学习率实现高效优化[^1]。其核心在于同时计算梯度的一阶矩（均值）和二阶矩（未中心化的方差），并进行偏差校正。 **关键步骤**： 1. **初始化参数**： - 一阶矩衰减率 $\beta_1$（默认0.9） - 二阶矩衰减率 $\beta_2$（默认0.999） - 初始学习率 $\alpha$（默认0.001） - 极小常数 $\epsilon$（防止除零，默认$10^{-8}$） 2. **迭代过程**： - 计算当前梯度 $g_t = \nabla_\theta f(\theta_{t-1})$ - 更新一阶矩：$m_t = \beta_1 m_{t-1} + (1-\beta_1)g_t$ - 更新二阶矩：$v_t = \beta_2 v_{t-1} + (1-\beta_2)g_t^2$ - 偏差校正： $$\hat{m}_t = \frac{m_t}{1-\beta_1^t}$$ $$\hat{v}_t = \frac{v_t}{1-\beta_2^t}$$ - 参数更新： $$\theta_t = \theta_{t-1} - \alpha \frac{\hat{m}_t}{\sqrt{\hat{v}_t} + \epsilon}$$ #### 二、Python实现示例 ```python import numpy as np class AdamOptimizer: def __init__(self, params, lr=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-8): self.params = params self.lr = lr self.beta1 = beta1 self.beta2 = beta2 self.epsilon = epsilon self.m = np.zeros_like(params) self.v = np.zeros_like(params) self.t = 0 def step(self, gradients): self.t += 1 self.m = self.beta1 * self.m + (1 - self.beta1) * gradients self.v = self.beta2 * self.v + (1 - self.beta2) * (gradients ** 2) # 偏差校正 m_hat = self.m / (1 - self.beta1 ** self.t) v_hat = self.v / (1 - self.beta2 ** self.t) # 参数更新 self.params -= self.lr * m_hat / (np.sqrt(v_hat) + self.epsilon) return self.params ``` #### 三、算法特性 | 特性 | 描述 | |-------|-------| | 自适应学习率 | 通过二阶矩估计自动调整参数更新幅度 | | 动量继承 | 一阶矩保持梯度方向惯性，加速收敛 | | 偏差校正 | 解决初始迭代阶段矩估计偏差问题 | | 稀疏梯度适应 | 对非平稳目标函数表现优异 | #### 四、应用场景 1. 深度学习模型训练（CNN/RNN/Transformer） 2. 高维非凸优化问题 3. 梯度稀疏或噪声较大的场景
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