对于MAGNet(Memory-Augmented Graph Networks)模型,最合适的优化算法可能是Adam优化算法。Adam优化算法结合了AdaGrad和RMSProp的优点,并且能够自适应地调整学习率,适用于处理具有高阶矩阵的非凸优化问题。由于MAGNet模型涉及到图网络和记忆增强机制,因此Adam优化算法可能能够更好地处理这种复杂的模型结构和优化问题。当然,具体选择优化算法还需要根据具体情况进行调整和实验验证。
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