目前先进主流的优化算法

目前先进主流的优化算法主要包括以下几种：

1. **梯度下降法 (Gradient Descent)**：是最基础的优化算法之一，通过沿着函数值下降最快的方向更新模型参数，适用于线性和非线性问题。

2. **随机梯度下降 (Stochastic Gradient Descent, SGD)**：是梯度下降的一个变体，每次只使用一个样本来计算梯度，适合大数据集训练，速度较快。

3. **动量法 (Momentum)**：引入了过去梯度的记忆项，可以加速收敛并减少震荡，有助于跳出局部极小点。

4. **自适应学习率算法**：
- **Adagrad**：针对每个参数独立调整学习率，对稀疏数据有效。
- **RMSprop**：平滑历史梯度平方和，避免过快衰减。
- **Adam**：结合动量和自适应学习率的思想，是目前广泛应用的优化算法，尤其在深度学习中。

5. **L-BFGS（Limited Memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）**：一种基于拟牛顿法的优化算法，适合解决高维、大规模的非凸优化问题。

6. **遗传算法 (Genetic Algorithm)**：模拟自然选择过程，用于解决复杂搜索空间的问题。

7. **强化学习中的优化**，如Q-learning和Policy Gradients算法等。

8. **神经网络架构搜索 (Neural Architecture Search, NAS)**：利用进化策略或强化学习寻找最佳网络结构。

9. **元学习 (Meta-Learning)**：让模型学习如何快速适应新的任务，常用于迁移学习场景。

每种算法都有其适用范围和优缺点，实际应用中需要根据问题特性来选择合适的优化策略。