请给一个Adam优化器算法代码

Adam是一种常用的梯度下降优化算法，它结合了动量法和RMSProp算法的优点，并且具有自适应学习率的优点。

以下是Adam算法的一个简单实现：

def Adam(parameters, learning_rate, beta1, beta2, epsilon):
    t = 0
    m = []
    v = []
    for p in parameters:
        t += 1
        m.append(np.zeros_like(p))
        v.append(np.zeros_like(p))
    while True:
        t += 1
        gradients = compute_gradients(parameters) # 计算梯度
        for i, p in enumerate(parameters):
            m[i] = beta1 * m[i] + (1 - beta1) * gradients[i]
            v[i] = beta2 * v[i] + (1 - beta2) * (gradients[i] ** 2)
            m_hat = m[i] / (1 - beta1 ** t)
            v_hat = v[i] / (1 - beta2 ** t)
            p -= learning_rate * m_hat / (np.sqrt(v_hat) + epsilon)

在上面的代码中，`parameters` 是模型的参数，`learning_rate` 是学习率，`beta1` 和 `beta2` 是控制指数加权平均的超参数，`epsilon` 是一个很小的常数，用来防止分母为 0 的情况发生。

在这个实现中，我们通过不断迭代来更新模型的参数。每一次迭代，我们首先调用 `compute_gradients` 函数来计算梯度，然后遍历参数列表并更新每个参数的值。

关于Adam算法的详细内容，你可以参考论文《Adam: A Method for Stochastic Optimization》或者在网上搜索关于Adam算法的资料。