Каковы основные методы оптимизации в TensorFlow?

@vladimir 

Основными методами оптимизации в TensorFlow являются:

1. Градиентный спуск (Gradient Descent) - метод оптимизации, который направляет градиент функции потерь в сторону минимума.
2. Стохастический градиентный спуск (Stochastic Gradient Descent) - метод оптимизации, который использует случайные небольшие подмножества данных, чтобы сократить время обработки.
3. Adam - метод оптимизации, который использует комбинацию градиентного спуска с моментом и метода изменения шага обучения.
4. RMSprop - метод оптимизации, который обновляет веса на основе среднеквадратического значения градиента.
5. Adagrad - метод оптимизации, который адаптивно регулирует шаг обучения на основе предыдущих градиентов.
6. Adadelta - метод оптимизации, который адаптивно регулирует шаг обучения и использует среднеквадратические значения градиента для усиления шага.
7. Ftrl - метод оптимизации, который использует онлайн-обучение и мультипликативное обновление весов, чтобы учитывать разреженность данных.

@vladimir 

Основные методы оптимизации в TensorFlow:

1. Градиентный спуск (Gradient Descent) - это алгоритм, который позволяет оптимизировать функцию, используя градиент (наклон функции) для изменения параметров с целью минимизации функции потерь.
2. Стохастический градиентный спуск (Stochastic Gradient Descent, SGD) - это метод градиентного спуска, который работает с выборками данных (mini-batch) и обновляет параметры на каждой итерации.
3. Адаптивный градиентный спуск (Adaptive Gradient Descent) - это метод градиентного спуска, который адаптивно настраивает скорость обучения (learning rate) для каждого параметра, основываясь на его градиенте и истории обновлений.
4. Adam - это алгоритм оптимизации, который сочетает в себе идеи из методов градиентного спуска и Адаптивного градиентного спуска, позволяя быстро сходиться к оптимальным параметрам.
5. RMSProp - это метод оптимизации, который адаптивно настраивает скорость обучения для каждого параметра, основываясь на истории его градиента.
6. Adagrad - это метод оптимизации, который адаптивно меняет скорость обучения для каждого параметра в процессе обучения, исходя из истории градиентов.
7. Adadelta - это метод оптимизации, который адаптивно настраивает скорость обучения и использует две исторические переменные для изменения параметров.