文章介绍了RMSProp优化算法的使用。RMSProp通过自动调整学习率来优化梯度下降。初始化时需设置学习率、动量、权重衰减等参数。文章提供了在CPU和CUDA环境下的实现示例，并展示了如何用RMSProp更新模型参数和重置梯度。

该论文研究了维度依赖性对收敛速度的影响，分析了RMSProp及其动量扩展的收敛速度。得出了不需要梯度有界性假设的收敛速度为O(√d/T^(1/4))，其中d为优化变量的维度，T为迭代次数。对于维度极大的问题，收敛速度可以类比于由l1范数测度的SGD的收敛速度O(1/T^(1/4))。