【文件属性】：
文件名称：数值实验代码matlab代码-UnsupGenModbyMPS:矩阵乘积状态的无监督生成建模的代码
文件大小：11.14MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-21 15:18:37
系统开源
数值实验代码matlab代码使用矩阵乘积状态的无监督生成建模
有两种版本的代码：Python版本（MPScumulant.py）和Matlab版本（在matlab_code目录中）。
Python版本：
类文件
MPS_c中定义了MPScumulant.py
。
借助用于左侧环境和右侧环境的缓存，它在DMRG-2中非常有效。
numpy.linalg.svd存在问题。
在Linux和OS
X环境中，有时会出现numpy.linalg.linalg.LinAlgError:
SVD
did
not
converge
，但请不要担心，这仅在特定情况下才很少见。
另一方面，如果我们将有问题的矩阵转移到Windows环境（使用Intel
MKL），则可以执行SVD。
我们将此问题归因于诸如OpenBLAS和LAPACK之类的库中SVD的数值实现，因为在数学上SVD总是可以完成的。
如果您对此问题有任何想法，任何建议将不胜感激！
测试文件
在./BStest有一个容易重复的实验，对大多数超参数不敏感。
./MNIST包含用于1000个图像实验的数据和代码，包括训练和重建。
Matlab版本：
类
【文件预览】：
UnsupGenModbyMPS-master
----matlab_code()
--------mnist_100_images.mat(5KB)
--------tensor_product.m(2KB)
--------demo_mnist.m(428B)
--------MPS.m(13KB)
----index.md(281B)
----BStest()
--------BS_main.py(2KB)
--------BSdata.npy(560B)
--------README.md(241B)
--------BSind.npy(320B)
----mps_mgpu_distSGD.py(35KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(1KB)
----__pycache__()
--------MPScumulant.cpython-37.pyc(19KB)
----.gitignore(28B)
----_config.yml(72B)
----MNIST()
--------mnist-rand1k_28_thr50_z()
--------assessing.py(4KB)
--------mnist_ori()
--------MNIST_main.py(4KB)
--------ReadMe.md(2KB)
--------capacity()
--------canon_middle.py(320B)
----MPScumulant.py(23KB)