優化算法比較的實驗結果比較（BGD，SGD，MBGD，Momentum，Nesterov，Adagrad，RMSprop）
最近在學習神經網絡的優化算法，發現網上有很多的算法介紹，但是卻沒有算法實現和實驗對比，所以我就用python實現了BGD，SGD，MBGD，Momentum，Nesterov，Adagrad，RMSprop等算法，另外的Adam和NAdam算法是將Momentum，Nesterov，Adagrad幾項合並起來的算法，屬於工程方面的內容，所以我就沒有實現了。
算法原理主要參考文獻是：
整體算法參考：深度解讀最流行的優化算法：梯度下降
整體算法參考：深度學習最全優化方法總結比較（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）
Momentum 算法實現參考： Deep Learning 最優化方法之Nesterov(牛頓動量)
優化算法比較的實驗結果比較（BGD，SGD，MBGD，Momentum，Nesterov，Adagrad，RMSprop）
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