|
- Adam优化器（理论、公式、代码） - CSDN博客
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。
- 如何理解Adam算法(Adaptive Moment Estimation)？ - 知乎
Adam自从在ICLR2015上发表以来（ Adam: A Method for Stochastic Optimization ），到2022年就已经收获了超过10万次引用，正在成为深度学习时代最有影响力的几个工作之一。 Adam是一个直觉上很简洁，但理论上很难理解的优化器。
- 简单认识Adam优化器 - 知乎 - 知乎专栏
针对Adam等自适应学习率方法的问题，主要两个方面的改进： 1、解耦权重衰减 在每次更新梯度时，同时对其进行衰减（衰减系数w略小于1），避免产生过大的参数。 在Adam优化过程中，增加参数权重衰减项。
- 听说你了解深度学习最常用的学习算法：Adam优化算法？ ｜ 机器之心
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。
- Adam - Wikipedia
Adam [c] is the name given in Genesis 1–5 to the first human [4] Adam is the first human-being aware of God, and features as such in various belief systems (including Judaism, Christianity, Gnosticism and Islam) [5] According to Christianity, Adam sinned in the Garden of Eden by eating from the tree of the knowledge of good and evil This
- Adam — PyTorch 2. 7 文档 - PyTorch 深度学习库
有关该算法的更多详细信息，请参阅 Adam: A Method for Stochastic Optimization。 参数 params ( iterable ) – 要优化的参数的可迭代对象或命名参数的可迭代对象，或定义参数组的字典的可迭代对象。
- Topical Bible: Adam
(Adam): The name of Adam occurs nine times (in five different passages) in the New Testament, though several of these are purely incidental I Gospels In Luke 3:38 the ancestry of Jesus Christ is traced up to Adam, "Adam, the son of God," thereby testifying to the acceptance of the Old Testament genealogies of Gen
- 一文看懂各种神经网络优化算法：从梯度下降到Adam方法 - 知乎
Adam算法即自适应时刻估计方法（ Adaptive Moment Estimation ），能计算每个参数的自适应学习率。这个方法不仅存储了AdaDelta先前平方梯度的指数衰减平均值，而且保持了先前梯度M(t)的指数衰减平均值，这一点与动量类似：
|
|
|