在Theano中進行參數更新和優化算法的使用需要通過定義符號變量和符號表達式來完成。通常，首先需要定義一個共享變量來存儲模型的參數，然后使用符號表達式來定義損失函數和優化算法。
下面是一個簡單的示例，展示如何在Theano中使用隨機梯度下降（SGD）算法來更新模型的參數：
import theano
import theano.tensor as T
# 定義共享變量用于存儲模型參數
w = theano.shared(value=0.0, name='w')
b = theano.shared(value=0.0, name='b')
# 定義輸入變量和目標變量
x = T.scalar('x')
y = T.scalar('y')
# 定義模型和損失函數
y_pred = w * x + b
loss = T.mean((y_pred - y) ** 2)
# 定義參數更新規則（SGD）
learning_rate = 0.01
updates = [(w, w - learning_rate * T.grad(loss, w)),
(b, b - learning_rate * T.grad(loss, b))]
# 編譯訓練函數
train = theano.function(inputs=[x, y], outputs=loss, updates=updates)
# 訓練模型
for i in range(num_epochs):
for data_x, data_y in dataset:
train(data_x, data_y)
在上面的示例中，我們首先定義了兩個共享變量w和b來存儲模型的參數。然后，我們定義了輸入變量x和目標變量y，并通過符號表達式計算模型的預測值y_pred和損失函數loss。接著，我們定義了參數更新規則，使用隨機梯度下降（SGD）算法來更新參數。最后，我們編譯了訓練函數train，并在訓練循環中使用該函數來更新模型的參數。
需要注意的是，Theano已經停止維護和支持，建議使用更現代的深度學習框架，如TensorFlow或PyTorch。
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