名称：'RMSProp‘没有属性’AttributeError‘

RMSProp是一种优化算法，用于训练神经网络模型。它是一种基于梯度下降的优化算法，旨在加速模型的收敛速度并提高训练效果。

RMSProp算法的全称是Root Mean Square Propagation，它通过对梯度进行平方累加的方式来调整学习率，从而在训练过程中自适应地调整每个参数的学习率。这种自适应学习率的调整方式可以有效地解决传统梯度下降算法中学习率过大或过小的问题，提高了算法的稳定性和收敛速度。

RMSProp算法的优势包括：

1. 自适应学习率：RMSProp算法可以根据每个参数的梯度大小自动调整学习率，避免了手动调参的繁琐过程。
2. 收敛速度快：由于学习率的自适应调整，RMSProp算法可以加速模型的收敛速度，提高训练效率。
3. 鲁棒性强：RMSProp算法对于不同的网络结构和数据集都具有较好的适应性，可以在各种场景下获得较好的训练效果。

RMSProp算法在深度学习领域广泛应用，特别是在处理大规模数据和复杂模型时表现出色。它适用于各种神经网络模型的训练，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

腾讯云提供了一系列与深度学习相关的产品和服务，其中包括AI引擎、AI推理、AI训练等。您可以通过腾讯云的AI引擎产品使用RMSProp算法进行深度学习模型的训练和优化。具体产品介绍和详细信息，请参考腾讯云AI引擎产品页面：腾讯云AI引擎

注意：本回答中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商，仅提供了与问题相关的内容和腾讯云产品链接。