在深厚度学中， Adam优化器是一种高大效的优化算法，它结合了Momentum和RMSprop的优良处，自习惯地调整学率。

python

t = 0 m = 0 v = 0 β1 = 0.9 β2 = 0.999 δ = 1e-8 α = initiallearningrate # 初始学率

loss_function = ... θ = # 模型参数列表

while not convergencecriteriamet: t = t + 1 g = compute_gradient # 计算梯度

# geng新鲜一阶矩估摸着和二阶矩估摸着
m = β1 * m +  * g
v = β2 * v +  * 
# 对一阶矩和二阶矩进行偏差修正
m_hat = m / 
v_hat = v / 
# geng新鲜参数
θ = 

在这玩意儿伪代码中：

• t 是当前迭代的次数。
• m 和 v 分别是参数的一阶矩和二阶矩。
• β1 和 β2 是Adam算法中的指数衰减率，通常设置为0.9和0.999。
• δ 是一个非常细小的数，用于别让除以零。
• α 是学率。
• loss_function 是要Zui细小化的亏本函数。
• θ 是模型的参数。
• compute_gradient 是一个函数，它返回亏本函数关于参数的梯度。
• convergence_criteria_met 是一个函数，它检查是不是满足收敛条件。

请注意， 这玩意儿伪代码是概念性的，它没有考虑实际实现中的细节，如TensorFlow或PyTorch中的优化器接口。在实际应用中，您Neng用这些个框架的内置Adam优化器来简化代码并确保正确性。