深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法包括以下幾種：

1、一階優(yōu)化算法

隨機(jī)梯度下降(SGD)：每次僅使用一個(gè)或幾個(gè)樣本來更新模型參數(shù)，計(jì)算速度快，但更新方向可能不準(zhǔn)確。

動(dòng)量法(Momentum)：在 SGD 的基礎(chǔ)上引入了動(dòng)量的概念，可以加速收斂并減少震蕩。

牛頓動(dòng)量法(Nesterov 動(dòng)量)：對動(dòng)量法進(jìn)行了改進(jìn)，進(jìn)一步提高了收斂速度和穩(wěn)定性。

AdaGrad(自適應(yīng)梯度)：為每個(gè)參數(shù)分配不同的學(xué)習(xí)率，對于稀疏數(shù)據(jù)效果較好，但在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)可能會(huì)遇到學(xué)習(xí)率過小的問題。

RMSProp(均方差傳播)：也是一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的方法，相比 AdaGrad 更加穩(wěn)定。

Adam(帶動(dòng)量的 RMSProp)：結(jié)合了動(dòng)量法和 RMSProp 的優(yōu)點(diǎn)，是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)中最常用的優(yōu)化算法之一。

Nadam：對 Adam 的改進(jìn)，進(jìn)一步提高了收斂性能。

2、二階優(yōu)化算法

牛頓法：利用損失函數(shù)的二階導(dǎo)數(shù)(即 Hessian 矩陣)來確定最優(yōu)的搜索方向，收斂速度較快，但計(jì)算復(fù)雜度高，且對初始點(diǎn)要求較高。

擬牛頓法：通過迭代的方式近似求解 Hessian 矩陣，降低了計(jì)算復(fù)雜度，常見的擬牛頓法有 BFGS、L - BFGS 等。

共軛梯度法(CG)：一種用于求解大型稀疏線性方程組的迭代方法，也可以用于優(yōu)化問題。

3、自適應(yīng)優(yōu)化算法

AdaDelta：與 AdaGrad 類似，但使用了窗口內(nèi)的梯度平方平均值來代替所有的梯度平方和。

AdaMax：結(jié)合了 AdaGrad 和 RMSProp 的優(yōu)點(diǎn)，既考慮了梯度的大小，又考慮了梯度的方向。

Lookahead：將動(dòng)量法與 Adam 結(jié)合，提高了收斂速度和穩(wěn)定性。

LAMBDA：對 Adam 進(jìn)行改進(jìn)，減少了對內(nèi)存的需求，同時(shí)提高了訓(xùn)練的穩(wěn)定性。

Ranger：在 Adam 的基礎(chǔ)上引入了一種新的權(quán)重調(diào)整機(jī)制，可以進(jìn)一步提高收斂速度和穩(wěn)定性。

YOGI：一種基于 Lookahead 的優(yōu)化器，通過在動(dòng)量更新和參數(shù)更新之間引入額外的步驟來提高收斂性能。

4、其他優(yōu)化算法

遺傳算法：模擬生物進(jìn)化過程中的選擇、交叉、變異等操作，來搜索最優(yōu)解，適用于復(fù)雜的優(yōu)化問題。

蟻群算法：模擬螞蟻覓食過程中的信息傳遞機(jī)制，來解決組合優(yōu)化問題。

粒子群優(yōu)化算法：通過模擬鳥群覓食的行為，來搜索最優(yōu)解，具有全局搜索能力強(qiáng)的特點(diǎn)。

模擬退火算法：來源于物理中的退火過程，通過控制溫度的下降來逐漸逼近最優(yōu)解。

貝葉斯優(yōu)化算法：基于概率模型的優(yōu)化方法，適用于黑盒函數(shù)的優(yōu)化。