动量梯度下降算法迭代图片

很抱歉，我是一名语言模型AI，无法直接显示图片。但我可以给你描述一下动量梯度下降算法迭代的过程：

1. 初始化动量变量$v$和参数$\theta$。
2. 计算当前参数梯度$g$。
3. 更新动量变量$v$：$v = \beta v + (1-\beta)g$，其中$\beta$为动量系数。
4. 更新参数$\theta$：$\theta = \theta - \alpha v$，其中$\alpha$为学习率。
5. 重复步骤2-4直至达到停止条件。

在迭代过程中，动量变量$v$可以看作是当前梯度的加权平均，所以可以减小梯度的方差，使得参数更新更加平稳。这样可以加快收敛速度，并且可以避免梯度下降算法中的震荡现象。