我的问题定义如下，
minΣ（|| xi-Xci || ^ 2 +λ|| ci ||），
s.t cii = 0，
其中X是形状d * n的矩阵，C的形状为n * n，xi和 ci分别表示X和C列。
X在这里是已知的并且基于X我们想要找到C.
我现在有几个选项，我已经有了tensorflow中的版本，它使用了AdamOptimizer。我只是想知道，有什么方法可以更有效地解决这个问题吗？ cvxpy或cvxopt会更好地解决这个问题吗？
如果你们中的任何人能够在除tensorflow之外的任何一种方法上给我一个实现，我将不胜感激。
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我想，目标函数与字典学习（例如你的X）和稀疏编码（你的ci）有关，Python中有几个好的库。
看一下scikit-learn's sparse coding和字典学习。或者，您可以使用SPAMS进行优化。
你已经知道你的字典，所以你需要知道的是稀疏代码。我认为使用scikit学习稀疏编码器将是最简单的方法。
如果您希望在优化过程中拥有更多权力，可以像在this中一样在Theano（或Keras，Lasagne，TensorFlow）中实现它。