RMSprop算法是由Geoff Hinton在其在线课程中提出的，旨在解决SGD（随机梯度下降）中学习率选择的挑战。它通过对历史梯度的平方进行指数加权移动平均，从而自适应地调整每个参数的学习率。其核心思想是使学习率与参数的梯度大小相关联，从而在训练过程中动态调整学习率。与传统的SGD不同，RMSprop能够有效应对非平稳目标的情况。在训练深度神经网络时，梯度的分布往往是不断变化的，这导致固定的学习率可能在一些情况下过大，而在另一些情况下则过小。因此，使用RMSprop可以改善模型的训练效果和收敛速度。
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