對于MAGNet（Memory-Augmented Graph Networks）模型，最合適的優化算法可能是Adam優化算法。Adam優化算法結合了AdaGrad和RMSProp的優點，并且能夠自適應地調整學習率，適用于處理具有高階矩陣的非凸優化問題。由于MAGNet模型涉及到圖網絡和記憶增強機制，因此Adam優化算法可能能夠更好地處理這種復雜的模型結構和優化問題。當然，具體選擇優化算法還需要根據具體情況進行調整和實驗驗證。
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