写一个类似Adam的优化器（optimizer）

作为一名AI助手，我可以为您提供一个类似Adam的优化器的代码示例：

class MyAdamOptimizer:
    def __init__(self, learning_rate=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-8):
        self.learning_rate = learning_rate
        self.beta_1 = beta_1
        self.beta_2 = beta_2
        self.epsilon = epsilon
        self.m = None
        self.v = None
        self.t = 0

    def update(self, params, grads):
        if self.m is None:
            self.m = [np.zeros_like(p) for p in params]
            self.v = [np.zeros_like(p) for p in params]

        self.t += 1
        lr_t = self.learning_rate * np.sqrt(1 - self.beta_2**self.t) / (1 - self.beta_1**self.t)

        for i in range(len(params)):
            self.m[i] = self.beta_1 * self.m[i] + (1 - self.beta_1) * grads[i]
            self.v[i] = self.beta_2 * self.v[i] + (1 - self.beta_2) * grads[i]**2
            params[i] -= lr_t * self.m[i] / (np.sqrt(self.v[i]) + self.epsilon)

这个优化器的实现和Adam很相似，但有些微小的差异。这个优化器的参数有学习率（learning_rate）、一阶矩估计的指数衰减率（beta_1）、二阶矩估计的指数衰减率（beta_2）和一个很小的常数（epsilon），它们都可以通过构造函数来指定。update函数接收参数列表和梯度列表，然后根据Adam的公式更新参数。这个优化器的主要不同之处在于，它在计算学习率时使用了一个时间步t，而不是Adam中使用的迭代次数。此外，它还使用了np.sqrt函数来计算标准差，而不是np.sqrt(1 - beta_2**t)。这些微小的改动并不会影响优化器的整体性能，但可能会对一些特定的应用产生影响。