Adam優(yōu)化算法是一種自適應(yīng)梯度下降算法，它通過引入動量項來加速收斂速度。Adam優(yōu)化算法的主要原理如下：

1. 計算損失函數(shù)的梯度：首先需要計算目標(biāo)函數(shù)的梯度，即損失函數(shù)對參數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)。

2. 初始化權(quán)重：在訓(xùn)練過程中，需要將權(quán)重初始化為隨機值。

3. 計算殘差平方和：將實際輸出與預(yù)測輸出之間的差距（殘差）累加，得到殘差平方和。

4. 更新參數(shù)：根據(jù)殘差平方和、權(quán)重和動量項計算出新的權(quán)重，用于更新參數(shù)。

5. 計算動量項：在每一步迭代中，將上一步的權(quán)重與當(dāng)前權(quán)重進行比較，取較小者作為新的權(quán)重。

6. 重復(fù)步驟3-5，直到達(dá)到最大迭代次數(shù)或者滿足其他停止條件。

Adam優(yōu)化算法的優(yōu)點包括：

1. 能夠自動調(diào)整學(xué)習(xí)率的大小，避免過擬合和欠擬合的問題。

2. 能夠利用歷史信息，提高收斂速度。

3. 具有較好的穩(wěn)定性和魯棒性。