详细介绍一下adam优化器

Adam优化器是一种常用的梯度下降优化算法，是一种基于一阶梯度和二阶梯度动态调整学习率的算法。它的主要思想是通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来调整每个参数的学习率，从而使得参数可以更快地收敛到最优值。

Adam优化器主要有以下三个步骤：
1. 计算梯度的一阶矩估计：Adam优化器通过计算梯度的指数移动平均数来估计梯度的一阶矩，即梯度的平均值。具体地，对于第t个时间步，梯度的一阶矩估计为mt = β1 * mt-1 + (1-β1) * gt，其中β1为一个衰减率，通常取值为0.9。
2. 计算梯度的二阶矩估计：Adam优化器通过计算梯度的指数移动平均数来估计梯度的二阶矩，即梯度的方差。具体地，对于第t个时间步，梯度的二阶矩估计为vt = β2 * vt-1 + (1-β2) * g^2t，其中β2为一个衰减率，通常取值为0.999。
3. 更新参数：根据梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来更新每个参数的值。具体地，对于第t个时间步，参数的更新公式为：θt+1 = θt - α * mt / (sqrt(vt) + ε)，其中α为学习率，ε为一个很小的常数，避免分母为0。