如何用Matlab调用Adam优化算法

在Matlab中，可以通过使用deeplearning Toolbox中的trainNetwork函数来调用Adam优化算法进行神经网络训练。 trainNetwork函数的语法如下： ```matlab net=trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options) ``` 其中，XTrain和YTrain分别是输入特征和对应的标签，layers是定义神经网络的层，options是训练选项，包括训练算法、学习率等。 要使用Adam优化算法，需要在options中指定训练算法为'adam'，并设置相应的参数，例如学习率、梯度衰减率等。 以下代码演示了如何使用Adam优化算法训练一个简单的全连接神经网络： ```matlab % 加载数据 load iris_dataset.mat; XTrain=double(irisInputs)'; YTrain=double(ind2vec(irisTargets))'; % 定义神经网络 layers=[ fullyConnectedLayer(10) reluLayer fullyConnectedLayer(3) softmaxLayer classificationLayer]; % 设置训练选项 options=trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs',100, ... 'MiniBatchSize',10, ... 'InitialLearnRate',0.01, ... 'GradientDecayFactor',0.9, ... 'SquaredGradientDecayFactor',0.999); % 训练神经网络 net=trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options); ``` 这里使用iris数据集训练了一个3分类的神经网络，训练选项中指定了Adam优化算法，并设置了学习率、梯度衰减率等参数。