（10） 简单叙述Adam的基本思想

Adam是一种常用的优化算法，其基本思想是结合了动量法和自适应学习率的优点，可以在不同的参数更新步长上进行自适应调整，从而加速梯度下降的收敛速度。

具体来说，Adam算法维护了每个参数的一阶矩估计和二阶矩估计，并通过加权平均的方式进行更新。其中，一阶矩估计相当于梯度的指数加权移动平均，二阶矩估计相当于梯度平方的指数加权移动平均。

Adam算法的更新步骤可以分为以下几个部分：

1. 计算梯度：计算当前参数的梯度。

2. 计算一阶矩估计：计算当前参数的一阶矩估计，即梯度的指数加权移动平均。

3. 计算二阶矩估计：计算当前参数的二阶矩估计，即梯度平方的指数加权移动平均。

4. 计算偏差校正：由于一阶矩估计和二阶矩估计都是从初始值开始累加的，因此需要进行偏差校正。

5. 更新参数：根据一阶矩估计和二阶矩估计计算参数的更新步长，并更新参数。

6. 重复以上步骤：重复以上步骤直到达到指定的迭代次数或达到收敛条件。

总之，Adam算法通过自适应调整学习率和动量参数，可以有效地加速梯度下降的收敛速度，并且可以适应不同的参数更新步长，从而提高优化效果。