如何用Matlab调用Adam优化算法

在Matlab中，可以通过使用deeplearning Toolbox中的trainNetwork函数来调用Adam优化算法进行神经网络训练。

trainNetwork函数的语法如下：

net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options)

其中，XTrain和YTrain分别是输入特征和对应的标签，layers是定义神经网络的层，options是训练选项，包括训练算法、学习率等。

要使用Adam优化算法，需要在options中指定训练算法为'adam'，并设置相应的参数，例如学习率、梯度衰减率等。

以下代码演示了如何使用Adam优化算法训练一个简单的全连接神经网络：

% 加载数据
load iris_dataset.mat;
XTrain = double(irisInputs)';
YTrain = double(ind2vec(irisTargets))';

% 定义神经网络
layers = [
    fullyConnectedLayer(10)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(3)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'MiniBatchSize',10, ...
    'InitialLearnRate',0.01, ...
    'GradientDecayFactor',0.9, ...
    'SquaredGradientDecayFactor',0.999);

% 训练神经网络
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);

这里使用iris数据集训练了一个3分类的神经网络，训练选项中指定了Adam优化算法，并设置了学习率、梯度衰减率等参数。