随着 Si 材料的瓶颈日益突出，以砷化镓（GaAs）为代表的第二代半导 体材料开始崭露头角，使半导体材料的应用进入光电子领域，尤其是在 红外激光器和高亮度的红光二极管等方面。第三代半导体材料的兴起， 则是以氮化镓（GaN）材料 p 型掺杂的突破为起点，以高亮度蓝光发光 二极管（LED）和蓝光激光器（LD）的研制成功为标志，包括 GaN、碳 化硅（SiC）和氧化锌（ZnO）等宽禁带材料。第三代半导体（本文以 SiC 和 GaN 为主）又称宽禁带半导体，禁带宽 度在 2.2eV 以上，具有高击穿电场、高饱和电子速度、高热导率、高电 子密度、高迁移率等特点，逐步受到重视。SiC 与 GaN 相比较，

纸 ： 您会在一些关键功能中找到一些有用的注释，这可能有助于从本文中找到详细的说明。 ENV： 操作系统：Win10 的Python 3.6.3 CUDA 8.0 pytorch Windows-py3.6-cuda8 PIL 4.3.0 numpy的1.13.3 如何使用 ： Gen Image数据集：首先下载CelebA，然后在train.py文件中运行“ gen_classified_images”功能。 if __name__ == "__main__": gen_classified_images(r"E:\workspace\datasets\CelebA\Img\img_align_celeba", centre_crop=True, save_to_local=True) 此功能只是调整原始图像的大小，如果您想测试CelebA-HQ数据集，请遵循说

GAN Lab：生成对抗网络GAN的交互式可视化实验工具

我就废话不多说了，直接上代码吧！ import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt torch.manual_seed(1) np.random.seed(1) BATCH_SIZE = 64 LR_G = 0.0001 LR_D = 0.0001 N_IDEAS = 5 ART_COMPONENTS = 15 PAINT_POINTS = np.vstack([np.linspace(-1,1,AR

pro_gan_pytorch 包包含 ProGAN 的实现。 论文题为“渐进式增长的 GAN 以提高质量、稳定性和变化”。 链接 -> 训练示例 -> :star: [新] 预训练模型： 请找下预训练模型saved_models/在目录 :star: [新]演示： 存储库现在在samples/目录下包含一个潜在空间插值动画演示。 只需从上面提到的 drive_link 下载所有预训练的权重，并将它们放在demo.py脚本旁边的samples/目录中。 请注意，在demo.py脚本的开头有一些demo.py参数，以便您可以使用它。 该演示加载随机点的图像，然后在它们之间进行线性插值以生成平滑的动画。 你需要有一个好的 GPU（至少 GTX 1070）才能在演示中看到强大的 FPS。 然而，可以优化演示以并行生成图像（目前它是完全顺序的）。 为了在 Generator 中加载权重，该过程是 P

gan网络生成器有三层全连接层组成，判别器由lenet卷积网络构成，迭代再50次以上即可生成像样的mnist数字图片

最新GAN生成高清图片，采用改进的网络模型对生成图片进行分析生成式对抗网络 GAN (Generative adversarialnetworks) 是 Goodfellow 等[1]在 2014 年提出的一种生成式模型. GAN 在结构上受博弈论中的二人零和博弈 (即二人的利益之和为零, 一方的所得正是另一方的所失) 的启发, 系统由一个生成器和一个判别器构成.

nlpgnn 包装说明 自然语言处理领域当前正在发生巨大变化，近年来，已经提出了许多出色的模型，包括BERT，GPT等。 同时，图形神经网络作为一种精美的设计正在诸如TextGCN和Tensor-TextGCN等自然语言处理领域中不断使用。 该工具箱专用于自然语言处理，希望以最简单的方式实现模型。 关键字：NLP； 神经网络 楷模： 伯特 阿尔伯特 GPT2 TextCNN Bilstm +注意 GCN，GAN 杜松子酒 TextGCN，TextSAGE 示例（有关更多详细信息，请参见测试）： BERT-NER（中英文版） BERT-CRF-NER（中英文版） BERT-CLS

为了研究适合Ka波段AIGaN／GaN HEMT的栅结构尺寸，借助二维器件仿真软件Silvaco Atlas，在完善仿真模型的基础上研究了Γ型栅各部分对AlGaN／GaN HEMT特性的影响，包括栅长与短沟道效应的关系、栅与沟道距离对短沟道效应和饱和漏电流的影响，以及栅金属厚度对fmax，栅场板对fT、fmax和内部电场的影响。根据典型器件结构和材料参数的仿真表明，为了提高频率并减轻短沟道效应，栅长应取0.15～0.25 μm；减小栅与沟道的距离可略微改善短沟道效应，但会明显降低器件的饱和漏电流，综合考虑

DF-GAN：用于文本到图像合成的深度融合生成对抗网络 （一种新颖有效的一级文本到图像主干） 官方Pytorch实施对我们的报纸由明道，，， ，，，。 要求 python 3.6+ 火炬1.0+ 易言 恩特克 scikit图像 titan xp（在* .yaml中设置nf = 32）或V100 32GB（在* .yaml中设置nf = 64） 安装 克隆此仓库。 git clone https://github.com/tobran/DF-GAN cd DF-GAN/code/ 数据集准备 下载的预处理元数据并将其保存到data/ 下载图像数据。 将它们提取到data/birds/ 下载数据集并将图像提取到data/coco/ 预训练文本编码器 下载CUB的预训练文本编码器，并将其保存到DAMSMencoders/bird/inception/ 下载针对coco的预训练文本