この凸最適化をPythonで解決するには、どのようにパッケージを選択しますか？

Question

私の問題は、以下のように定義される、

minΣ（|| XI-XCI ||^2 +λ|| || CI）、

番目のCII = 0、

X形状d * nの行列であり、Cは形状n * n、xiであり、 ciはXとCの列を別々に意味します。

Xは、ここでは知られており、私たちは、私はすでにAdamOptimizer使用tensorflowでバージョンを、持っている、C.

私は今、いくつかのオプションを持って

を見つけたいXに基づいています。私はこの問題をより効率的に解決できる方法はありますか？ cvxpyまたはcvxoptでこの問題が改善されますか？

あなたの誰かが私にテンソルフロー以外の方法で実装を与えることができれば幸いです。

Answer 1

目的関数は、Pythonでいくつかの良いライブラリがある辞書学習（例：X）とスパースコーディング（ci）に関連していると思います。

scikit-learn's sparse codingと辞書の学習を見てください。最適化のためにSPAMSを使用することもできます。

あなたは既にあなたの辞書を知っているので、あなたが知る必要があるのはスパースコードです。 scikit-learnsスパースコーダーを使うのが一番簡単な方法だと思います。

最適化プロセスをさらに強化したい場合は、thisのように、Theano（またはKeras、Lasagne、TensorFlow）で実装することができます。