深度学习寻优算法有哪些

深度学习寻优算法是指那些依赖于深层神经网络结构来求解复杂优化问题的方法。这类算法主要包括：

1. **梯度下降法（Gradient Descent）**：是最基础的优化算法，适用于反向传播（Backpropagation）更新网络权重。它通过计算损失函数对权重的导数来迭代逼近最小值。

2. **随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）**：改良版的梯度下降，每次只使用一个样本来计算梯度，适合大数据集，更新速度快但可能会更不稳定。

3. **动量法（Momentum）**：引入过去梯度的记忆，可以加速收敛并减少震荡。

4. **Adam算法**：结合了动量的概念以及自适应学习率，既考虑了历史梯度信息也考虑了当前梯度的方差。

5. **Adagrad、RMSprop和Adadelta**：自适应学习率算法，针对不同参数动态调整步长，提高学习效率。

6. **L-BFGS**：有限内存的Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno算法，用于大型数据集上高效的二次规划。

7. **遗传算法（Genetic Algorithm, GA）** 和 **粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）**：启发式搜索方法，在深度学习中作为超参数优化工具。

8. **强化学习（Reinforcement Learning, RL）**：特别适用于需要长期决策的任务，如游戏策略或机器人控制。

每种算法都有其适用场景和性能特点，选择哪种取决于问题的特性和数据的特性。