Python优化算法

在Python中，有许多常用的优化算法可以用于深度学习。其中包括Adam算法和RMSProp算法。Adam算法综合了动量算法和自适应算法的优点，是深度学习中常用的算法。它可以通过改进r和优化参数初始化等方法来解决一些问题，如当第二力矩估计值爆炸时无法收敛。另外，RMSProp算法也是一种有效且实用的深度神经网络优化算法，在深度学习中得到广泛应用。在Python中，可以使用相应的库或框架（如PyTorch）来实现这些优化算法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [第5章 机器学习基础（2/3）-用Python实现多种优化算法](https://blog.csdn.net/wumg3000/article/details/127625054)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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