理解Adam算法（Adaptive Moment Estimation），首先要把握其核心要义：Adam算法结合了Momentum和RMSprop算法的优点，通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来调整学习率、保证参数更新的稳定性和速度。其中，一阶矩估计代表了梯度的均值，或者说方向，而二阶矩估计代表了梯度的未中心化的方差，或者说其分散程度。这两个矩的结合，让Adam算法在众多机器学习问题中表现出了优异的效能，特别是在处理非凸优化或深度学习应用时。让我们深入一点，理解一阶矩估计的作用：它有助于加快梯