需要一个残差动量策略的程序包，最好是matlab的，另请详细给我讲一下如何使用。
望采纳。
matlab 中有残差动量策略的程序包，可以使用 matlab 中的 Deep Learning Toolbox 来实现残差动量策略，具体步骤如下：
在 matlab 中打开 Deep Learning Toolbox。
创建一个神经网络模型。
使用 trainNetwork 函数来训练模型。在调用该函数时，需要将其中的 Optimization 参数设置为 rmsprop，并将 Momentum 参数设置为一个大于 0 的值，表示残差动量策略的动量因子。
例如
% 创建神经网络模型
layers = [
...
sequenceInputLayer(2)
fullyConnectedLayer(10)
reluLayer
fullyConnectedLayer(1)
regressionLayer];
% 训练模型
options = trainingOptions('rmsprop', ... 'Momentum', 0.9);
net = trainNetwork(inputs, targets, layers, options);
其中，inputs 和 targets 分别表示训练数据和标签。
在训练过程中，matlab 会自动使用残差动量策略来优化模型的参数。训练完成后，可以使用 predict 函数来对新的数据进行预测。
MATLAB数学建模经典之残差和DW
https://blog.csdn.net/m0_38127487/article/details/118632465
MATLAB本身就提供了残差动量算法的程序包，可以通过调用optimtool函数来使用。
下面是一个简单的使用方法：
首先创建一个残差动量算法对象，并将其设置为梯度下降算法：
% 创建残差动量算法对象
fun = @(x) x^2; % 设置目标函数
rms = optim.rmsprop; % 创建残差动量算法对象
rms.GradientDescent = 'on'; % 设置为梯度下降算法
然后通过optimize函数来进行优化：
% 使用残差动量算法进行优化
x0 = [-1;1]; % 设置初始值
[x, fval, exitflag, output] = optimize(fun, x0, rms); % 优化
最后，可以通过display函数来查看优化的结果：
% 查看优化结果
display(x); % 查看最优解
display(fval); % 查看最优目标函数值
display(exitflag); % 查看优化状态
display(output); % 查看优化过程信息
希望以上内容能够帮助您解决问题。