adam优化算法matlab

Adam (Adaptive Moment Estimation)是一种常用的梯度下降优化算法，它结合了动量法（Momentum）和RMSprop算法的优点，自适应地调整每个参数的学习率。在MATLAB中，可以使用内置的`trainNetwork`函数或者其他优化工具箱如Neural Network Toolbox来应用Adam算法。

以下是使用`trainNetwork`函数在MATLAB中训练神经网络并设置Adam优化器的基本步骤：

% 加载数据
data = load('your_dataset.mat');
inputs = data.inputs;
targets = data.targets;

% 创建神经网络模型
layers = [ ... % 根据任务构建网络结构，例如全连接层、激活函数等]
    'adam', ... % 使用Adam作为优化器
    'OutputLayer', ... % 输出层配置
    'LossFunction', 'crossentropy']; % 损失函数

% 训练网络
net = trainNetwork(inputs, targets, layers, options);
options.AdamLearnRate = ...; % 可以设置初始学习率或其他特定参数

% 训练过程
[net, history] = train(net, inputs, targets, options); % 训练并返回历史记录

记得替换`your_dataset.mat`为实际的数据集文件名，并根据网络架构和任务定制`layers`参数。