艾扬格与阿斯汤加的区别

艾扬格和阿斯汤加都是机器学习中常用的优化算法，它们的主要区别在于更新参数的方式不同。

艾扬格算法是一种基于梯度的优化算法，它通过计算损失函数的梯度来更新参数。

具体来说，艾扬格算法会根据当前参数的梯度方向来调整学习率，从而使得参数的更新更加平稳。

艾扬格算法的优点是收敛速度较快，但是容易受到噪声的影响。

阿斯汤加算法是一种基于动量的优化算法，它通过引入动量来加速参数的更新。

具体来说，阿斯汤加算法会在更新参数时考虑之前的梯度方向，从而使得参数的更新更加平滑。

阿斯汤加算法的优点是可以有效地避免局部最优解，但是需要调整动量参数。

综上所述，艾扬格算法和阿斯汤加算法都有各自的优点和缺点，具体使用哪种算法需要根据具体情况来决定。

如果数据比较干净，可以考虑使用艾扬格算法；

如果数据比较嘈杂，可以考虑使用阿斯汤加算法。