Adam随机梯度下降优化：Adam随机梯度下降优化算法的Matlab实现-matlab开发

`fmin_adam` 是来自 Kingma 和 Ba [1] 的 Adam 优化算法（具有自适应学习率的梯度下降，每个参数单独使用 Momentum）的实现。 Adam 设计用于处理随机梯度下降问题； 即当仅使用小批量数据来估计每次迭代的梯度时，或使用随机 dropout 正则化时 [2]。 有关示例，请参阅 GIT 存储库： https://github.com/DylanMuir/fmin_adam 用法： [x, fval, exitflag, output] = fmin_adam(fun, x0 <, stepSize, beta1, beta2, epsilon, nEpochSize, options>) 有关详细参考，请参见功能帮助。 github 存储库有几个示例。 参考： [1] Diederik P. Kingma，Jimmy Ba。 “亚当：随机优化方法”