ADAM是一种优化算法，全称为Adaptive Moment Estimation，即自适应矩估计算法。它是一种比较新的随机梯度下降算法，通常用于深度学习中的神经网络优化。ADAM算法是结合了动量法和自适应学习率的优化算法，可以自适应地调整每一个参数的学习率，以更加有效地训练神经网络。它根据历史梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来计算每个参数的学习率，并使用动量的概念来加快收敛速度。具体来说，ADAM算法计算每个参数的更新量时，使用了梯度的一阶矩估计和二阶矩估计，将它们结合起来，给每个参数分配一个适当的学习率。这样可以让每个参数都有一个适合自己的更新速度，更利于网络的收敛。总的来说，ADAM算法具有收敛速度快、不容易陷入局部最优解等特点，在深度学习中被广泛使用。