AMAD优化算法python代码

以下是使用Python实现AMAD优化算法的示例代码：

import numpy as np

def amad(grad_func, x_init, alpha=0.01, beta1=0.9, beta2=0.999, beta=0.5, epsilon=1e-8, max_iter=1000):
    """
    AMAD优化算法实现函数
    :param grad_func: 梯度计算函数，接受x参数返回梯度值
    :param x_init: 初始值
    :param alpha: 学习率
    :param beta1: 梯度动量项衰减率
    :param beta2: 梯度平方动量项衰减率
    :param beta: 超参数，用于平衡两个动量项的作用
    :param epsilon: 平滑项
    :param max_iter: 最大迭代次数
    :return: 优化后的x值
    """
    x = x_init
    v = np.zeros_like(x)
    m = np.zeros_like(x)
    for i in range(max_iter):
        g = grad_func(x)
        v = beta1 * v + (1 - beta1) * g
        m = beta2 * m + (1 - beta2) * np.square(g)
        v_hat = v / (1 - np.power(beta1, i+1))
        m_hat = m / (1 - np.power(beta2, i+1))
        x -= alpha * (v_hat + beta * m_hat) / (np.sqrt(m_hat) + epsilon)
    return x

该函数接受一个梯度计算函数`grad_func`、初始值`x_init`和一些超参数，返回优化后的`x`值。在每次迭代中，根据当前梯度和动量项更新`v`和`m`，并计算偏差校正后的动量项`v_hat`和`m_hat`，最后根据更新后的动量项和超参数调整`x`值。