这段Matlab代码进行矩阵运算,用于计算MMD和相对MMD测试。在示例文件Example_Vae.py中提供了一个示例,展示了如何训练两个变分自动编码器,并使用MMD方法将它们的样本与保留集进行对比。相对MMD的准确计算对于其有效性至关重要,因此矩阵运算可能会较为复杂。确保您的numpy安装正确配置,链接到优化的BLAS库(例如openblas)。如有疑问或错误报告,请随时与我们联系。
使用Matlab进行矩阵运算的代码-相对MMD和MMD测试
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元素级运算
元素对元素的运算与数组运算一致。
矩阵级运算
标量与矩阵的运算与标量与数组的运算一致。
矩阵加法: A + B
矩阵乘法: A * B
方阵行列式: det(A)
方阵的逆: inv(A)
方阵的特征值和特征向量: [V, D] = eig(A)
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