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非凸函数优化
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我最近在研究一个非凸优化问题，我使用贝叶斯优化作为解决这个问题的一种方法。而且它没有表现出很好的收敛性。(贝叶斯优化是解决这个问题的有效方法吗？)谁能帮我看看是否有其他有效的方法来解决非凸优化问题？我使用的是python，所以，有没有人可以给我看一些用python编写的包呢？ 谢谢!
浏览 15提问于2020-11-24得票数 0
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在卷积神经网络(CNNs)中，我读到像tanh这样的激活函数只适用于凸问题/优化。它的真正含义是什么？什么是凸优化和非凸优化？为什么凸问题“更容易”解决？
浏览 0提问于2018-09-24得票数 0
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这些天，我正在研究一个非凸优化，关于非凸优化在深度学习中的应用这个问题浮现在我的脑海中。如何确定我们的目标函数是凸的？谢谢
浏览 18提问于2022-01-10得票数 0
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但我读到其中一个的优化函数是凸的，而另一个是非凸的。
神经网络如何涉及优化非凸函数，而支持向量机又如何涉及凸优化？
浏览 0提问于2016-02-11得票数 1
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有没有一个开源的替代MATLAB的函数来解决有约束的线性优化问题？我正在重写一个MATLAB程序，以使用Python / / ，这是我还没有找到与之等效的唯一函数。
浏览 4提问于2008-09-08得票数 36
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我正在用python做一个模拟器的多参数优化工具。我有7个参数，随着参数的改变，5个结果项也会发生变化。(每个参数都有不同的边界。)我不知道模拟器的方程式。因此，我认为我必须初始化随机值并迭代优化算法，直到找到使5个项目接近目标值的参数值。你能给我一些关于自适应算法的建议吗？如果你给我一个示例代码，我会更好地理解它。提前谢谢。
浏览 2提问于2019-06-17得票数 1
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我正在使用python包DEAP运行NSGA_II算法进行多目标优化。在(目标空间和参数空间)中输出一组pareto最优解。我的问题是:我如何编写一个简单的python代码来自动地从pareto前端获得拐点解决方案。pareto from大多是凸的。
浏览 30提问于2020-08-17得票数 0
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我正在寻找快速Python推动梯度下降优化算法。我有一个凸问题，没有约束，所以现在我使用了在scikit-learn (最小化)中实现的BFGS算法。
在多核系统上有什么更快/更可伸缩的吗？
浏览 0提问于2019-08-14得票数 3
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众所周知，BFGS优化算法对于严格凸问题是超线性收敛的，但对于非严格凸问题是否有分析呢？例如，假设f( x )对于某个标量x是凸的，那么，假设我们在g(x1，x2)=f(x1+x2)上进行优化。
浏览 0提问于2010-02-16得票数 0
高维统计中产生的许多优化问题自然分解为几个项的总和，其中单个项相对简单，但复合目标函数只能用迭代算法进行优化。本文研究了F(Kx) + G(x)型的最优化问题，其中K是一个固定的线性变换，而F和G是非凸和/或不可微的函数。特别是，如果其中一个术语是非凸的，现有的交替极小化技术可能无法收敛；其他类型的现有方法可能无法处理不可微性。我们提出了mocca (镜像凸/凹)算法，这是一种原始/对偶优化方法，在每次迭代时对每个项都采用局部凸</
浏览 5提问于2018-01-16得票数 0
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我正在用python cvxopt解决一个凸优化问题。
我知道我可以使用Gx <= h约束来添加下界和上界。然而，这增加了问题的维度。除了在解决过程中的场景中，我的决策变量变成了负数。
浏览 0提问于2017-12-20得票数 1
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我有一个简单的无约束非凸优化问题。由于这些类型的问题有多个局部极小值，所以我正在寻找产生唯一/全局最小值的全局优化算法。在互联网上，我遇到了诸如遗传算法、模拟退火等全局优化算法，但是对于求解一个简单的一个变量不受约束的非凸优化问题，我认为使用这些高级算法似乎不是一个好主意。有人能推荐我一个简单的全局算法来解决这样简单的一个变量无约束的非凸优化问题吗？我将非常感谢关于这方面的想法。
浏览 6提问于2016-01-12得票数 2
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使用cvxpy( python中的凸优化求解器)，可以选择使矩阵变量为对称或正半定，但我要求矩阵为toeplitz (从左到右的所有对角线都有相同的元素是每个对角线项)。
浏览 10提问于2022-10-10得票数 0
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有没有办法说明我们有哪一类优化问题？例如SOCP，SDP，还是完全非凸的？
还是我们只需要尝试一群解决方案，看看他们何时失败？SNOPT是唯一支持非凸优化的吗？
浏览 8提问于2022-03-08得票数 0
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我完全意识到凸优化包，就像线性代数包一样，应该是你使用的东西，而不是实现的东西。然而，出于纯粹的教育目的--有没有好的资源--关于如何实现凸优化包的链接/书籍？(就像具有二次约束的二次程序一样？)
浏览 1提问于2010-07-08得票数 3
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在线性模型中，凸损失函数保证了参数的唯一全局极小值，通过局部优化方法可以找到参数的全局极小值。是否对凸损失函数有任何好处？在非线性情况下，可完全忽略凸性吗？
浏览 0提问于2021-09-05得票数 1
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我正在尝试使用python中的cvxopt库来解决具有线性目标函数和凸约束的约束优化(最大化)问题。目前，约束是二次的，但我希望最终用一个一般的凸多项式来实现。
浏览 1提问于2013-11-23得票数 0
我正在尝试安装用于python的 (SPArse建模软件)工具箱。建筑和安装似乎没有问题，但当我测试安装时，会发现以下错误： Referenced from: /Users/Apollo/venv/l
浏览 0提问于2018-03-29得票数 0
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