對于MAGNet（Memory-Augmented Graph Networks）模型，最合適的優(yōu)化算法可能是Adam優(yōu)化算法。Adam優(yōu)化算法結(jié)合了AdaGrad和RMSProp的優(yōu)點，并且能夠自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率，適用于處理具有高階矩陣的非凸優(yōu)化問題。由于MAGNet模型涉及到圖網(wǎng)絡(luò)和記憶增強機制，因此Adam優(yōu)化算法可能能夠更好地處理這種復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)和優(yōu)化問題。當然，具體選擇優(yōu)化算法還需要根據(jù)具體情況進行調(diào)整和實驗驗證。
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