ADAM优化算法

最新推荐文章于 2025-06-16 12:04:36 发布
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Adam算法结合了AdaGrad和RMSProp的优点，通过一阶和二阶矩估计动态调整学习速率。公式包括一阶和二阶矩估计、偏差修正及参数更新，常数项为β_1=0.9, β_2=0.999, ϵ=1e-8，初始值m_t, v_t为0。" 135013792,11733357,C语言编程：质数检查与剪绳子问题解析,"['开发语言', '算法', '数据结构']

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Adam 算法根据损失函数对每个参数的梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整针对于每个参数的学习速率，同时获得了AdaGrad（适应性梯度算法）和RMSProp（均方根传播）算法的优点。

算法如下

一阶矩估计：m_t=β_1∗m_(t-1)+(1-β_1 )∗g_t

二阶矩估计：v_t=β_2∗v_(t-1)+(1-β_2 )∗g_t^2

一阶矩估计偏

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optim.Adam优化算法
ZJQ的博客
12-09 485
自适应学习率调整：Adam算法通过计算梯度的一阶矩估计（即梯度的平均值）和二阶矩估计（即梯度的平方的平均值），来对不同参数的学习率进行自适应调整。这种机制使得模型在训练过程中能够针对每个参数的特性，动态地调整其学习率，从而加速模型的收敛。 数值稳定性：Adam算法在更新参数时，通过维护一个动态的学习率，并且引入了一个小的常数eps来防止除零错误，从而保证了数值计算的稳定性。 适用于大规模数据集：由于Adam算法具有自适应学习率调整和数值稳定性等优点，因此特别适合处理大规模数据集和参数的深度学习模型。
Adam 优化算法
DeepRoad
03-09 686
在深度学习的发展过程中出现过很多优化算法，但是有些优化算法并不能被非常广泛地使用，因此出现了一些质疑优化算法的声音。但是当有人尝试将动量梯度下降和 RMSprop 结合起来后，人们发现这种新的优化算法效果非常好而且在很多问题上的表现都不错，后来便广泛地使用了起来。 Adam 算法本质上是将动量梯度下降算法和 RMSprop 结合了起来。 如果读过前几篇文章，那么对下面的算法描述一定不陌生： ...
网络模型优化方法-Adam（自适应矩估计）
最新发布
weixin_67868534的博客
06-16 1155
摘要：Adam（自适应矩估计）是深度学习中主流的优化算法，结合动量法和RMSProp的优势，通过动态调整学习率提升训练效率。它维护一阶/二阶矩估计，自动适应不同参数特性，具有收敛快、稳定性强等优点，广泛应用于CV、NLP等领域。尽管存在超参数敏感等局限，Adam仍是复杂模型训练的优选方案，其通用性使其成为深度学习发展的重要推动力。（149字）
Adam优化算法(Adam optimization algorithm)
bestrivern的博客
01-11 4万+
一.算法概述及实现步骤 Adam优化算法基本上就是将Momentum和RMSprop结合在一起。 1.初始化 2.在第t次迭代中，用mini-batch梯度下降法计算出和 3.计算Momentum指数加权平均数 4.用RMSprop进行更新 5.计算Momentum和RMSprop的偏差修正 6.更新权重   Adam的参数配置： ：同样也称为学习率或步长因子，它控制了权重...
Adam优化算法
panbaoran913的博客
08-20 1142
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优化方法
studyvcmfc的专栏
04-05 374
https://blog.youkuaiyun.com/zj360202/article/details/70262874
Adam：一种随机优化方法
zxrttcsdn的博客
04-18 1307
简介：    Adam 这个名字来源于 adaptive moment estimation，自适应矩估计。概率论中矩的含义是：如果一个随机变量 X 服从某个分布，X 的一阶矩是 E(X)，也就是样本平均值，X 的二阶矩就是 E(X^2)，也就是样本平方的平均值。Adam 算法根据损失函数对每个参数的梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整针对于每个参数的学习速率。Adam 也是基于梯度下降的方法，但...
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...
基于Adam优化算法的双目机器人手眼标定方法.pdf
08-11
本文介绍了一种基于Adam优化算法的双目机器人手眼标定方法，适用于Eye-to-Hand型机器人，旨在提高标定的精度。 手眼标定是指将机器人末端执行器（EOE）的空间坐标系与相机坐标系之间建立精确的数学关系，这直接影响...
Python Adam优化算法详解（含完整的程序和代码详解）
10-21
内容概要：本文详细解析了Adam优化算法的工作原理及其优势，介绍了算法的关键组件如一阶矩估计和二阶矩估计，以及它们在参数更新过程中扮演的角色。文章还提供了如何在PyTorch中应用Adam优化器的具体示例，包括构建...
90.Dropout、梯度消失 爆炸、Adam优化算法，神经网络优化算法看这一篇就够了1
08-03
本文将深入探讨这些概念，并介绍Dropout和Adam优化算法作为防止过拟合和提升模型性能的有效手段。 首先，训练误差与泛化误差是评估模型性能的两个关键指标。训练误差是指模型在训练数据集上的误差，而泛化误差是...
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”
从头开始使用Adam优化器进行神经网络训练：用于在MNIST数据集上训练和测试简单神经网络以进行数字识别的完整代码。-matlab开发
05-28
用于在MNIST数据集上训练和测试简单神经网络的完整代码，以识别0到9之间的单个数字（准确度约为98％）。 一切都从头开始实现，包括Adam优化器。 确保所有文件都在当前文件夹中，然后运行“ train.m”。 查阅http://neuralnetworksanddeeplearning.com/index.html来了解神经网络的理论，以及https://arxiv.org/abs/1412.6980来了解Adam优化器！
Adam 优化算法: 适应性和高效的优化
AI天才研究院
01-07 1669
1.背景介绍 随着人工智能技术的发展，优化算法在机器学习、深度学习等领域具有重要的应用价值。优化算法的目标是在有限的计算资源和时间内，找到一个近似最优的解决方案。在这篇文章中，我们将深入探讨一种广泛应用于优化问题的算法——Adam优化算法。 Adam优化算法是一种自适应、高效的优化算法，它结合了随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)和动态学习率调整的优...
Adam优化器（理论、公式、代码）
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m0_48923489的博客
03-20 5万+
Adam（Adaptive Moment Estimation）是一种广泛使用的深度学习优化算法，由 Diederik P. Kingma 和 Jimmy Ba 在 2014 年提出。它结合了动量法（Momentum）和 RMSProp 的思想，旨在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，从而实现更高效的网络训练。
优化算法（梯度下降，Adam）
m0_67708072的博客
10-23 203
优化算法：梯度下降算法和Adam算法
时序预测 | MATLAB实现基于Adam算法优化BiLSTM双向长短期记忆神经网络时间序列预测
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
10-25 1598
时序预测 | MATLAB实现基于Adam算法优化BiLSTM双向长短期记忆神经网络时间序列预测
LMS，AdaGrad，RMSProp和Adam四种自适应学习优化算法matlab对比仿真
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
03-11 723
AdaGrad算法，即adaptive gradient，自适应梯度法。它通过记录每次迭代过程中的前进方向和距离，从而使得针对不同问题，有一套自适应调整学习率的方法，即不同的参数是需要不同的学习率的。具有损失较大偏导的参数相应地有一个快速下降的学习率，而具有小偏导的参数在学习率上有相对较小的下降。AdaGrad的效果是：在参数空间中更为平缓的倾斜方向会取得更大的进步（因为平缓，所以历史梯度平方和较小，对应学习下降的幅度较小）。优点：解决了SGD中学习率不能自适应调整的问题。
深度学习之Adam优化器
m0_57922605的博客
06-30 1319
但是这种更新梯度的方式只取决于当权样本的梯度，很容易受到噪声数据的影响。Adam优化器对上述梯度的更新方式进行了优化改造。是对梯度的加权，新旧样本所计算的梯度都对当前梯度的下降都会有影响，而对于。不一定是一直在减小的。如果只是为了叠加之前样本的权重，有。从上面公式可以看出Adam公式只是把梯度换成了。起到了一个自适应调节的学习率的作用。都随着轮数的增大而逐渐减小权重，当然。,是为了防止除0而设置的。对于上述公式可以看出，
adam优化算法
03-08
### 关于Adam优化算法 #### Adam优化算法简介 Adam是一种用于随机优化的方法，在机器学习特别是深度学习领域广泛应用。该方法结合了AdaGrad能够有效处理稀疏梯度的优点以及RMSProp应对在线问题的能力[^1]。 #### 工作原理 Adam通过计算梯度的一阶矩估计（均值）和二阶矩估计（未中心化的方差），来动态调整每个参数的学习率。具体来说，对于时间步$t$处的参数更新规则如下： - 计算一阶矩估计$m_t$ - 计算二阶矩估计$v_t$ 其中，$\beta_1,\ \beta_2\in[0,1)$分别是控制指数衰减率的超参数，默认设置通常为$(\beta_1=0.9,\ \beta_2=0.999)$；而$\epsilon>0$是为了防止除零错误的小常数项，一般取值为$1e^{-8}$。最终参数更新表达式可以写作: ```python m_t = beta1 * m_{t-1} + (1 - beta1) * g_t v_t = beta2 * v_{t-1} + (1 - beta2) * (g_t ** 2) # 偏置校正 m_hat = m_t / (1 - beta1**t) v_hat = v_t / (1 - beta2**t) theta_t = theta_{t-1} - alpha * m_hat / (sqrt(v_hat) + epsilon) ``` 这里`alpha`代表基础学习速率，`g_t`表示当前时刻的目标函数相对于模型参数的梯度向量。 #### 应用场景 由于其良好的收敛性能和较低内存消耗特性，使得Adam非常适合应用于大规模数据集上的神经网络训练过程之中。此外，它也适用于非稳态目标环境下的最优化求解任务。 #### 解读与理解 建立可解释的基础线性或逻辑回归作为对比基准有助于加深对更复杂模型的理解并指导特征工程方向的选择。因此，在实际应用中先尝试简单的基线模型再逐步过渡到像Adam这样的高级技术不失为一种明智的做法[^3]。
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