小批量梯度下降结合Adam算法

小批量梯度下降结合Adam算法是一种优化算法，用于在神经网络训练中更新权重参数。下面是一个示例代码，演示了如何使用Adam算法进行权重更新：

import numpy as np

class AdamOptimizer:
    def __init__(self, learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-8):
        self.learning_rate = learning_rate
        self.beta1 = beta1
        self.beta2 = beta2
        self.epsilon = epsilon
        self.m = {}
        self.v = {}
        self.t = 0

    def update(self, parameters, gradients):
        self.t += 1
        for param in parameters:
            if param not in self.m:
                self.m[param] = np.zeros_like(parameters[param])
                self.v[param] = np.zeros_like(parameters[param])

            self.m[param] = self.beta1 * self.m[param] + (1 - self.beta1) * gradients[param]
            self.v[param] = self.beta2 * self.v[param] + (1 - self.beta2) * np.square(gradients[param])

            m_hat = self.m[param] / (1 - np.power(self.beta1, self.t))
            v_hat = self.v[param] / (1 - np.power(self.beta2, self.t))

            parameters[param] -= self.learning_rate * m_hat / (np.sqrt(v_hat) + self.epsilon)

# 示例
parameters = {'W': np.random.randn(5, 10), 'b': np.zeros(10)}
gradients = {'W': np.random.randn(5, 10), 'b': np.random.randn(10)}

optimizer = AdamOptimizer()
optimizer.update(parameters, gradients)

print(parameters)

这段代码使用AdamOptimizer类来实现Adam算法的更新步骤。在每个训练迭代中，通过调用`update`方法，传入权重参数和梯度，即可更新参数。

Adam算法通过计算梯度的一阶矩估计（`m`）和二阶矩估计（`v`）来调整学习率。具体来说，它使用指数加权平均来计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计。然后，通过除以一阶矩估计和二阶矩估计的校正项，以及乘以学习率，来更新权重参数。

希望这个示例对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。