在机器学习的浩瀚海洋中，Adam优化算法如同一艘智能之舟，帮助模型快速抵达最优解的彼岸。今天，让我们一起手动搭建这艘“神器”！🚀

首先，Adam融合了动量法和RMSprop的优点，它不仅考虑梯度方向，还关注梯度的历史信息。手动实现Adam的关键步骤包括计算梯度、估计一阶矩（均值）和二阶矩（未中心化方差），最后更新参数。💡

具体操作如下：第一步，初始化参数与超参数；第二步，遍历数据集并计算梯度；第三步，利用指数加权平均法更新一阶和二阶矩估计值；第四步，通过偏差修正确保初始阶段的稳定性；第五步，更新权重。🔍

通过亲手实现Adam，我们能更深刻理解其内在逻辑，为深度学习之旅增添更多掌控力。💪🌈

机器学习 深度学习 Adam优化算法