LSTM模型中的Adam优化器：原理与应用

Adam（Adaptive Moment Estimation）是一种基于梯度下降算法的自适应优化算法，可以用于训练深度学习模型。它结合了梯度的一阶矩估计（即梯度的平均值）和二阶矩估计（即梯度的方差），并通过对这些估计值进行修正来更新模型的参数。Adam优化器在训练过程中可以自适应地调整学习率，使得训练过程更加高效和稳定。在LSTM模型中，Adam优化器可以用于调整LSTM网络中的权重和偏置参数，以最小化损失函数。