adam算法原理和推导过程？ - 知乎,Business Directories,Company Directories

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PyTorch模型训练优化器Adam和AdamW - 知乎
在 PyTorch 里， Adam 和 AdamW 的调用语法几乎一模一样，这是因为 PyTorch 的优化器接口是统一设计的，使用方式都继承自 torch optim Optimizer 的通用结构。
如何理解Adam算法 (Adaptive Moment Estimation)？ - 知乎
正因为Adam是深度学习时代最有影响力的工作之一，该如何（定量地）理解它就是一个非常重要、非常困难、又非常迷人的挑战。
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
如果想使训练深层网络模型快速收敛或所构建的神经网络较为复杂，则应该使用Adam或其他自适应学习速率的方法，因为这些方法的实际效果更优。
深入剖析 Adam 优化器：原理、优势与应用 - 知乎
Adam优化器凭借其独特的设计和出色的性能，已成为深度学习领域不可或缺的工具。深入理解其原理和性质，能帮助我们更好地运用它提升模型训练效果，推动深度学习技术不断发展。
一文读懂Adam优化算法 - 知乎
Adam算法是在2014年提出的一种基于一阶梯度的优化算法，它结合了动量（Momentum）和 RMSprop （Root Mean Square Propagation）的思想，自适应地调整每个参数的学习率。
Adam和AdamW - 知乎
AdamW目前是大语言模型训练的默认优化器，而大部分资料对Adam跟AdamW区别的介绍都不是很明确，在此梳理一下Adam与AdamW的计算流程，明确一下二者的区别。
如何理解Adam算法 (Adaptive Moment Estimation)？ - 知乎
Adam 法的核心思想是通过计算梯度的一阶矩（即梯度的均值）和二阶矩（即梯度的平方的均值），结合这些统计量来调整每个参数的更新步长，从而实现自适应的、平稳的优化过程。
简单认识Adam优化器 - 知乎
2014年12月， Kingma和Lei Ba两位学者提出了Adam优化器，结合AdaGrad和RMSProp两种优化算法的优点。对梯度的一阶矩估计（First Moment Estimation，即梯度的均值）和二阶矩估计（Second Moment Estimation，即梯度的未中心化的方差）进行综合考虑，计算出更新步长。