我要招人

去企业版

首页 > 试题广场 >

Adam优化器

[编程题]Adam优化器

热度指数：360 时间限制：C/C++ 1秒，其他语言2秒空间限制：C/C++ 256M，其他语言512M
算法知识视频讲解

实现 Adam 优化器更新步骤函数。您的函数应接受当前参数值、梯度以及移动平均作为输入，并返回更新后的参数值和新移动平均。该函数还应处理标量和数组输入，并包括对移动平均的偏差校正。

输入描述:

第一行输入五个浮点数，分别代表参数、梯度、一阶矩估计、二阶矩估计、迭代次数。

输出描述:

输出更新后的参数、一阶矩估计、二阶矩估计。结果都保留五位小数。

示例1

输入

1.0
0.1
0.0
0.0
1

输出

0.999 0.01 1e-05

示例2

输入

[1.0,2.0]
[0.1,0.2]
[0,0]
[0,0]
1

输出

[0.999 1.999] [0.01 0.02] [1.e-05 4.e-05]

算法知识视频讲解

牛客题解官

发表于 2025-02-06 10:35:07

Adam优化器是一种常用的优化算法，用于训练深度学习模型。它结合了动量法和自适应学习率的方法，能够有效地加速模型的训练过程。其步骤如下： 1. 初始化参数：初始化一阶动量和二阶动量，通常设为 0。初始化学习率。初始化动量衰减系数和，通常设为 0.9 和 0.999。初始化小常展开全文

问题信息

深度学习

难度：

2条回答 3收藏 343浏览

相关试题

在CNN网络中，图A经过核为3x3...

算法工程师顺丰集团 2019 深度学习

评论(48) 来自顺丰科技2019秋招视觉...
对于如下给定的5*5的图片，使用3...

深度学习

评论(1)
关于 Dropout 技术在神经网...

深度学习

评论(1)
某生鲜电商APP的核心目标是提升用...

产品常识

评论(1)
关于硬件产品的BOM成本与定价策略...

产品常识

评论(1)

Adam优化器

扫描二维码，关注牛客网
意见反馈
下载牛客APP，随时随地刷题

扫一扫，把题目装进口袋

求职之前，先上牛客: 扫描二维码，进入QQ群



扫描二维码，关注牛客公众号

公司地址：北京市朝阳区北苑路北美国际商务中心K1座一层-北京牛客科技有限公司
联系方式：010-60728802 投诉举报电话：010-57596212（朝阳人力社保局）
京ICP备14055008号-4 增值电信业务经营许可证营业执照人力资源服务许可证
京公网安备 11010502036488号

import numpy as np

def adam_optimizer(parameter, grad, m, v, t, learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-8):
    """
    Update parameters using the Adam optimizer.
    Adjusts the learning rate based on the moving averages of the gradient and squared gradient.
    :param parameter: Current parameter value
    :param grad: Current gradient
    :param m: First moment estimate
    :param v: Second moment estimate
    :param t: Current timestep
    :param learning_rate: Learning rate (default=0.001)
    :param beta1: First moment decay rate (default=0.9)
    :param beta2: Second moment decay rate (default=0.999)
    :param epsilon: Small constant for numerical stability (default=1e-8)
    :return: tuple: (updated_parameter, updated_m, updated_v)
    """
    # Update biased first moment estimate
    m = beta1 * m + (1 - beta1) * grad

# Update biased second raw moment estimate
    v = beta2 * v + (1 - beta2) * (grad**2)

# Compute bias-corrected first moment estimate
    
    # your code here

return np.round(parameter,5), np.round(m,5), np.round(v,5)

if __name__ == "__main__":
    parameter = np.array(eval(input()))
    grad = np.array(eval(input()))
    m = np.array(eval(input()))
    v = np.array(eval(input()))
    t = int(input())
    print(*adam_optimizer(parameter, grad, m, v, t))

Adam优化器

输入描述:

输出描述:

输入

输出

输入

输出

问题信息

热门推荐

相关试题