包阅导读总结
1. 优化器、梯度下降、Adagrad、端到端智能体、训练框架
2. 文本介绍了首个端到端智能体符号化训练框架开源，重点阐述了优化器基类，它提供计算梯度 loss 方法和应用梯度于变量，包含经典优化算法，用户通常使用其子类。
3.
– 首个端到端智能体符号化训练框架开源
– 优化器基类
– 提供计算梯度 loss 的方法
– 可将梯度应用于变量
– 包含梯度下降和 Adagrad 等经典优化算法
– 优化器作为接口
– 可使用多种优化算法
– 用户一般直接用其子类，如 GradientDescentOptimizer、AdagradOptimizer 等
思维导图：
文章地址：https://www.jiqizhixin.com/articles/2024-07-22
文章来源：jiqizhixin.com
作者：机器之心
发布时间：2024/7/22 2:38
语言：中文
总字数：3288字
预计阅读时间：14分钟
评分：91分
标签：AI Agent,符号化训练框架,自主进化,数据驱动,波形智能
以下为原文内容
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优化器基类提供了计算梯度loss的方法，并可以将梯度应用于变量。优化器里包含了实现了经典的优化算法，如梯度下降和Adagrad。优化器是提供了一个可以使用各种优化算法的接口，可以让用户直接调用一些经典的优化算法，如梯度下降法等等。优化器（optimizers）类的基类。这个类定义了在训练模型的时候添加一个操作的API。用户基本上不会直接使用这个类，但是你会用到他的子类比如GradientDescentOptimizer, AdagradOptimizer, MomentumOptimizer（tensorflow下的优化器包）等等这些算法。
