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为什么convexity在优化中如此重要？
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本人是搞机器学习的，平时会遇到很多优化相关的内容。 我个人对于convexity的理解是，如果一个问题是convex的，那么局部解也就是全局解。所以我的想法就是，是不是关于convex的理论，都适用于nonconvex的问题呢？只要我们把global替换成local即可？ 比如某个算法对于convex的的全局收敛速度，如果是O(1/n)，那么对于nonconvex的问题，它依然O(1/n)速度收敛，只不过收敛到某个局部最优。 对于某些特定算法，难道convex的问题会比convex的收敛更快？ 还望大家不吝赐教~ |
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yxh20061587
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2楼2016-08-20 01:19:59
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3楼2016-08-22 05:12:27
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https://inst.eecs.berkeley.edu/~ ... _intro_complex.html easy - solved in a reasonable amount of time and memory on a computer hard - the worst-case computing time grows as the problem size grows |
5楼2016-08-22 08:38:24
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谢谢给出的链接~ 但我还是不能理解，为什么non-covexity让问题变困难。 从我对于此网页链接的内容的理解上看，所谓的hard，是不是就是指找出全局最优解更加困难？（e.g.，travelling salesman problem）如果是这样的话，那是不是就可以按照我理解的那样，凸与非凸的差别，仅仅是在global和local上？而从算法的角度上讲没有太大的区别？（当然，就我所知，貌似很多人研究非凸问题，并且试图证明他们的算法在某种条件下可以逼近全局最优解） 如果我们对于一个local optimal solution可以接受的话（比如神经网络），那么我们是不是就不用去care这个convex的问题了？ |
6楼2016-08-22 08:51:07
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7楼2016-08-22 10:22:45
