你好，我想了解一下机器学习中常用的优化算法有哪些？请以json格式输出，包含至少4个优化算法及其简要描述。
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{
  "优化算法": [
    {
      "名称": "梯度下降（Gradient Descent, GD）",
      "描述": "是一种基于迭代的方法，用于找到函数的局部最小值。每一步迭代中，根据当前点处的负梯度方向来更新参数，以期目标函数值降低。"
    },
    {
      "名称": "随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）",
      "描述": "是梯度下降的一个变种，与传统的批量梯度下降不同，SGD在更新模型参数时，仅使用单个训练样本估计梯度，从而在大量的训练数据中加快收敛速度。"
    },
    {
      "名称": "Adam (Adaptive Moment Estimation)",
      "描述": "结合了AdaGrad对大梯度的处理方式和RMSProp对小梯度的适应方式。Adam根据所有迭代的梯度计算每一个参数的自适应学习率，适用于大多数非凸优化问题。"
    },
    {
      "名称": "RMSprop",
      "描述": "旨在解决Adagrad在处理非稳态目标问题时学习率有效减少的问题。RMSprop通过除以往均方梯度的一个平滑的平方梯度平均值来调整学习率，使得算法能够更有效地逃脱局部极小值。"
    }
  ]
}
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