基於機器學習的Adam 優化算法來提高深層神經網絡的訓練速度

在人工智能深度學習領域，我們經常使用梯度下降法來完成神經網絡的訓練任務，梯度下降算法是當前神經網絡的應用最爲廣泛的算法之一，但是這個算法存在一些問題，就是在梯度下降的過程中存在一些波動的情況，從而導致神經網絡的訓練過於緩慢，而神經網絡的訓練需要反覆迭代才能找到最佳模型，所以神經網絡的快速訓練，能夠幫助我們快速找到最好的神經網絡模型。 如上圖所示，最中心紅點表示梯度最低點，也就是最終的目標點，而藍色

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