在手动实现多分类任务中使用动量（momentum）、RMSProp和Adam优化器，需要了解这些优化算法的原理和实现步骤。以下是这些优化器的手动实现示例代码： 1. 动量优化器（Momentum）： ``` # 初始化动量参数 velocity=np.zeros_like(parameters) # 设置超参数 beta=0.9 # 动量系数 learning_rate=0.01 # 学习率 for epoch in range(num_epochs): # 正向传播 # ... # 反向传播 # ... # 更新参数 for param_name, param in parameters.items(): dparam=gradients[param_name] # 计算动量项 velocity[param_name]=beta * velocity[param_name] + (1 - beta) * dparam # 更新参数 parameters[param_name] -=learning_rate * velocity[param_name] ``` 2. RMSProp优化器： ``` # 初始化RMSProp参数 cache=np.zeros_like(parameters) # 设置超参数 beta=0.9 # 衰减系数，控制历史梯度的权重 epsilon=1e-8 # 防止除零错误的小常数 learning_rate=0.01 # 学习率 for epoch in range(num_epochs): # 正向传播 # ... # 反向传播 # ... # 更新参数 for param_name, param in parameters.items(): dparam=gradients[param_name] # 计算RMSProp的缓存项 cache[param_name]=beta * cache[param_name] + (1 - beta) * np.square(dparam) # 更新参数 parameters[param_name] -=learning_rate * dparam / (np.sqrt(cache[param_name]) + epsilon) ``` 3. Adam优化器： ``` # 初始化Adam参数 m=np.zeros_like(parameters) # 一阶矩估计 v=np.zeros_like(parameters) # 二阶矩估计 # 设置超参数 beta1=0.9 # 一阶矩估计的衰减系数 beta2=0.999 # 二阶矩估计的衰减系数 epsilon=1e-8 # 防止除零错误的小常数 learning_rate=0.01 # 学习率 t=0 for epoch in range(num_epochs): # 正向传播 # ... # 反向传播 # ... # 更新参数 for param_name, param in parameters.items(): dparam=gradients[param_name] # 更新一阶矩估计和二阶矩估计 m[param_name]=beta1 * m[param_name] + (1 - beta1) * dparam v[param_name]=beta2 * v[param_name] + (1 - beta2) * np.square(dparam) # 矫正一阶矩估计和二阶矩估计的偏差 m_hat=m[param_name] / (1 - np.power(beta1, t)) v_hat=v[param_name] / (1 - np.power(beta2, t)) # 更新参数 parameters[param_name] -=learning_rate * m_hat / (np.sqrt(v_hat) + epsilon) ``` 使用这些优化器需要注意的是，需要根据具体的网络结构和训练任务进行相应的修改和调整。这里提供的是一般性的实现示例，具体情况可能有所不同。