梯度下降法（Gradient Descent）：梯度下降法是一种最基本的优化算法，其思想是通过不断地调整参数来最小化损失函数。具体来说，我们在每一步迭代中，根据当前的梯度方向，以一定的步长更新模型参数，使得损失函数在参数更新后得到更小的值。
随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）：随机梯度下降法是梯度下降法的一种变体。与梯度下降法不同的是，随机梯度下降法在每一步迭代中只使用一部分数据来计算梯度，从而加快收敛速度。但是，由于使用的数据是随机选择的，因此随机梯度下降法的收敛过程较为不稳定。
批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）：批量梯度下降法是梯度下降法的另一种变体，它在每一步迭代中使用全部的数据来计算梯度，从而保证了收敛的稳定性。但是，由于需要计算全部数据的梯度，批量梯度下降法的计算速度较慢，不适用于大规模数据集。
动量优化法（Momentum Optimization）：动量优化法是一种常用的优化算法，其思想是在梯度下降的基础上加入一个动量项，使得模型在更新时具有一定的惯性，从而加快模型的收敛速度。具体来说，动量优化法在每一步迭代中，根据当前的梯度方向和之前的动量方向来更新模型参数。
Nesterov加速梯度法（Nesterov Accelerated Gradient）：Nesterov加速梯度法是一种改进的动量优化法，其思想是在计算梯度时，先根据当前的动量方向预测下一步的位置，再根据预测位置计算梯度，从而更加准确地更新模型参数。
自适应学习率优化算法（Adaptive Learning Rate Optimization）：自适应学习率优化算法是一类根据梯度信息自适应地调整学习率的优化算法。常见的自适应学习率优化算法包括Adagrad、RMSProp和Adam等。
RMSProp算法（RMSProp）：RMSProp算法是一种自适应学习率优化算法，其思想是根据历史梯度的大小来自适应地调整学习率，从而避免了学习率过大或过小的问题。
AdaGrad算法（AdaGrad）：AdaGrad算法是一种自适应学习率优化算法，其思想是根据历史梯度的平方和来自适应地调整学习率，从而使得每个参数的学习率可以根据其历史梯度的大小进行自适应地调整。
Adam算法（Adam）：Adam算法是一种自适应学习率优化算法，其结合了动量优化法和RMSProp算法的优点，能够自适应地调整学习率和动量系数，从而加速模型的收敛速度。
Adadelta算法（Adadelta）：Adadelta算法是一种自适应学习率优化算法，其思想是根据历史梯度的平方和来自适应地调整学习率和动量系数，从而避免了学习率的手动调整。
L-BFGS算法（Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）：L-BFGS算法是一种基于拟牛顿法的优化算法，其思想是利用当前梯度信息和历史梯度信息来近似计算海森矩阵的逆矩阵，从而加速模型的收敛速度。
CG算法（共轭梯度法）：CG算法是一种基于共轭梯度的优化算法，其思想是利用当前梯度信息和历史梯度信息来计算共轭方向，从而加速模型的收敛速度。
LBFGS-B算法（Limited-memory BFGS with Bound Constraints）：LBFGS-B算法是一种基于拟牛顿法的优化算法，其思想是利用当前梯度信息和历史梯度信息来近似计算海森矩阵的逆矩阵，并考虑参数的边界约束，从而加速模型的收敛速度。
TRON算法（Trust Region Newton Method）：TRON算法是一种基于牛顿法的优化算法，其思想是利用当前梯度信息和海森矩阵的逆矩阵来近似计算最优解，并考虑参数的边界约束，从而加速模型的收敛速度。
Rprop算法（Resilient Backpropagation）：Rprop算法是一种基于梯度符号的优化算法，其思想是根据梯度符号来自适应地调整学习率，从而避免了学习率的手动调整。