gan专题
推出一系列GaN功率放大器: QPA2211、QPA2211D、QPA2212、QPA2212D、QPA2212T，支持卫星通信和5G基础设施。
推出用于支持支持卫星通信和5G基础设施的GaN功率放大器： QPA2211 QPA2211D QPA2212 QPA2212D QPA2212T QPA2211 10W GaN功率放大器是一款Ka波段功率放大器，采用0.15µm碳化硅基氮化镓工艺 (QGaN15) 制造而成。该放大器的工作频率范围为27.5GHz至31GHz，线性功率为5W，互调失真积低于−25dBc，小信号增益为24dB。
生成模型的两大代表：VAE和GAN
生成模型 给定数据集，希望生成模型产生与训练集同分布的新样本。对于训练数据服从\(p_{data}(x)\)；对于产生样本服从\(p_{model}(x)\)。希望学到一个模型\(p_{model}(x)\)与\(p_{data}(x)\)尽可能接近。 这也是无监督学习中的一个核心问题——密度估计问题。有两种典型的思路： 显式的密度估计：显式得定义并求解分布\(p_{model}(x)\)，
G7 - Semi-Supervised GAN 理论与实战
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊 目录 理论知识模型实现引用、配置参数初始化权重定义算法模型模型配置模型训练训练模型 模型效果总结与心得体会 理论知识 在条件GAN中，判别器只用来判断图像的真和假，到了条件GAN中，图像本身其实是有标签的，这时候我们可能会想，为什么不直接让判别器输出图像的标签呢？本节要探究的SGAN就
用AI来做图像复原，上下文自编码器 + GAN，Pytorch源码解析
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Hmrishav Bandyopadhyay 编译：ronghuaiyang 导读 一篇比较经典的图像复原的文章。 你知道在那个满是灰尘的相册里的童年旧照片是可以复原的吗？是啊，就是那种每个人都手牵着手，尽情享受生活的那种！不相信我吗？看看这个： 图像修复是人工智能研究的一个活跃领域，人工智能已经能够得出比大多数艺术家更好
别人家的高中生：入大学前，Ta详细梳理了GAN的发展脉络
https://www.jiqizhixin.com/articles/19062302 https://blog.floydhub.com/gans-story-so-far/ 有人「高考」完还在学习，说出来你可能不信。 昨天，reddit 上出现了一个关于梳理 GAN 发展脉络的博客，作者在博客中详细梳理了过去几年的 GAN 发展历程，包含众多 SOTA 论文及其代码和对应的学习资源。难
数据不够？GAN来凑！
https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-06-13-11 大名鼎鼎的深度学习之父Yann LeCun曾评价GAN是“20年来机器学习领域最酷的想法”。的确，GAN向世人展示了从无到有、无中生有的神奇过程，并且GAN已经在工业界有着广泛的应用，是一项令人非常激动的AI技术。今天我将和大家一起去了解GAN及其内部工作原理，洞开GAN的大门。 本文尽量
从GAN到WGAN及WGAN-GP
20200910 - 0. 引言 最近看了PassGAN的代码，他是使用了WGAN-GP的代码作为GAN的框架，来进行密码生成，由此引出了对GAN的学习。在GAN的研究中，有一个方向就是研究如何使GAN更加稳定的训练。在此之中，WGAN和WGAN-GP算是比较好的解决方案。 为了弄明白这些东西，也是花费了很长时间，主要是因为这部分都是数学公式的内容，而我这种半吊子也不是搞数学的，也不是专门搞人
GAN的编写 - tensorflow形式（tensorflow与GAN同学习，重点分析训练过程）
20200901 - （本文完成于20200902下午，前面内容还算整洁，越到后面因为都是自己思考的过程，就导致文章越来越乱，就算是把自己思考的过程给记录下来吧） 0. 引言 之前的时候对keras框架编写的GAN网络进行了介绍《GAN的学习 - 训练过程（冻结判别器）》，但是发现去查看源代码的时候，经常有使用tensorflow框架编写的代码，所以寻思着把tensorflow框架也学一学，但
GAN的学习 - 训练过程（冻结判别器）
20200823 - 0. 引言 在前一篇文章《GAN的学习[1]》中简单介绍了构造GAN的过程，包括如何构造生成器和判别器，如何训练GAN等，但是其中存在一个问题，就是在训练过程中怎么保证判别器不更新权值。下面针对这部分进行具体的描述。 （20200910 - 增加） 经过了这段时间的学习，对这部分内容有了重新的认识。本篇文章记录的时候，我并不知道tensorflow是怎么实现这种冻结操作的
GAN的学习 - 基础知识了解
20200818 - 0. 引言 最近看到了一些论文，是GAN在密码生成（PassGAN）、DGA检测（DeepDGA）这些论文，所以希望深入了解一下GAN的内容。之前的时候，只是知道GAN是什么东西，通过训练两个神经网络，然后相互促进来实现检测的目标，不过没有深入了解过。这里根据刚刚阅读的一篇文章[1]来记录下学习的内容。 大部分内容是文章[1]的原始内容，加上自己的理解。 （202009
08_基于GAN实现人脸图像超分辨率重建实战_超分辨基础理论
1. 超分辨的概念与应用 我们常说的图像分辨率指的是图像长边像素数与图像短边像素数的乘积，比如iPhoneX手机拍摄照片的分辨率为 4032px×3024px，为1200万像素。 显然，越高的分辨率能获得更清晰的成像。与之同时，分辨率越高也意味着更大的存储空间，对于空间非常有限的移动设备来说，需要考虑分辨率与存储空间的平衡。 图像超分，就是要从低分辨率的图像恢复为高分辨率的图像，它在日常的图
从GAN到WGAN（02/2）
文章目录 一、说明二、GAN中的问题2.1 难以实现纳什均衡(Nash equilibrium)2.2 低维度支撑2.3 梯度消失2.4 模式坍缩2.5 缺乏适当的评估指标 三、改进的GAN训练四、瓦瑟斯坦（Wasserstein）WGAN4.1 什么是 Wasserstein 距离？4.2 为什么 Wasserstein 优于 JS 或 KL 背离？4.3 使用 Wasserstein 距
GaN VCSEL：工艺革新引领精准波长控制新纪元
日本工程师们凭借精湛的技艺，开创了一种革命性的生产工艺，让VCSEL的制造达到了前所未有的高效与精准。这一成果由名城大学与国家先进工业科学技术研究所的精英们联手铸就，将氮化镓基VCSELs的商业化进程推向了新的高峰。它们将有望成为自适应前照灯、视网膜扫描显示器以及医疗护理和可见光通信系统的璀璨明星。 这支卓越团队所打造的激光器，其发射波长精准定格在417.7nm，与目标值仅相差微不足道的0.3
【TensorFlow深度学习】生成对抗网络(GAN)的基本构造与原理
@TOC 生成对抗网络(GAN)的基本构造与原理：从理论到实践的深度解析 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GANs）自2014年Ian Goodfellow等人提出以来，便在机器学习和计算机视觉领域引起了轰动。它们以一种新颖的方式解决了复杂数据分布下的数据生成问题，通过两个神经网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminat
【机器学习】生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks | GAN)
生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks | GAN) 介绍 生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks，简称GAN) 是一种强大的深度学习模型，用于生成具有逼真感的图像、音频和文本等内容。GAN 的核心理念是通过训练两个神经网络，生成器 (Generator) 和判别器 (Discriminator)，它们相互对抗、相
用GAN网络生成彩票号码
本文将详细解析如何使用生成对抗网络（GAN）来生成彩票号码。我们将介绍代码的每个部分，并给出详细注释，帮助读者理解整个过程。效果如下： 导入依赖 首先，我们需要导入所需的库。 import numpy as npimport pandas as pdimport torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom t
GAN网络生成:CNNMRF
本文是参考文献[1]的论文笔记。 引入 MRF算法，全程马尔科夫随机场，所谓的马尔科夫特性，就是当前变量的值只和距离最近的变量有关系。这方面最简单的应用是语言模型方面。MRF应用的图像生成上时，会使用最近邻算法寻找最相似的patch来进行生成。 而图像生成领域，在[2]的领导下，诞生了一系列基于CNN特征的生成算法。但基于CNN的算法也存在问题，即只有pixel级别的相关性被考虑了进来，而空间
GAN网络生成:感知损失(Perceptual Losses)
Reference: http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/54025243 本文是参考文献[1]的笔记。该论文是Li Fei-Fei名下的论文。 引入 最近新出的图像风格转换算法，虽然效果好，但对于每一张要生成的图片，都需要初始化，然后保持CNN的参数不变，反向传播更新图像，得到最后的结果。性能问题堪忧。 但是图像风
李宏毅《机器学习》课程笔记（作业十一：GAN）
GAN包含辨别器和生成器，是一个对抗的关系，用adversarial。是无监督的学习方式。 可以将其看成老师和学生的关系。 注意辨别器和生成器是轮流训练的，输入是一个随机的向量，最后的输出是一个标量。训练一个的时候把另外一个固定住不更新梯度值。对于辨别器，优化目标是两个部分，使得真实图像得分高而生成的图像得分低。 结构化学习，输出不再是一个简单的向量，而是一个句子，一张图片或者一棵树等等。
从GAN到WGAN（01/2）
从GAN到WGAN 文章目录 一、说明二、Kullback-Leibler 和 Jensen-Shannon 背离三、生成对抗网络 （GAN）四、D 的最优值是多少？五、什么是全局最优？六、损失函数代表什么？七、GAN中的问题 一、说明 生成对抗网络 （GAN） 在许多生成任务中显示出巨大的效果，以复制现实世界的丰富内容，如图像、人类语言和音乐。它的灵感来自博弈论：两个模型，一个
Pytorch手把手实作-Generative Adversarial Network （GAN）
文章目录 一、说明二、GAN的介绍三、生成器和鉴别器四、代码实现 一、说明 前言废话免了，会进来看文章内容的只有四种人：1. 只想知道皮毛，GAN在干什么的 2. 想知道细节怎么把GAN训练起来；3. 收藏在收藏夹或是书签当作有看过了；4. 上课上到一定要点点进来。 二、GAN的介绍 GAN属于unsupervised learning。白话一点，GAN是用来生成资料。讲难听
5 分钟内构建一个简单的基于 Python 的 GAN
文章目录 一、说明二、代码三、训练四、后记 一、说明 生成对抗网络（GAN）因其能力而在学术界引起轩然大波。机器能够创作出新颖、富有灵感的作品，这让每个人都感到敬畏和恐惧。因此，人们开始好奇，如何构建一个这样的网络？ 生成对抗网络 (GAN) 是一种深度学习模型，可生成与某些输入数据相似的新合成数据。GAN 由两个神经网络组成：生成器和鉴别器。生成器经过训练可生成与输入数据相同
跑图像生成模型GAN时，遇到OSError: cannot open resource 报错解决办法
报错信息如下： Traceback (most recent call last): File "/root/autodl-tmp/ssa-gan/pretrain_DAMSM.py", line 276, in <module> count = train(dataloader, image_encoder, text_encoder, File "/root/autodl-tmp/ssa-
针对AlGaN/GaN高电子迁移率晶体管的显式表面电势计算和紧凑电流模型
来源：An Explicit Surface Potential Calculation and Compact Current Model for AlGaN/GaN HEMTs（EDL 15年） 摘要 在本文中,我们提出了一种新的紧凑模型,用于基于费米能级和表面电位的显式解来描述AlGaN/GaN高电子迁移率晶体管。该模型计算简单,且在预测表面电位和电流-电压特性方面具有高精度,非常适
剑桥GaN与台湾工研院缔结合作之约，携手共筑USB-PD适配器新篇章
剑桥GaN与台湾工研院签署协议 USB-PD适配器超过30瓦/立方英寸，用于电动交通、工具、笔记本电脑和手机，是第一个目标 剑桥GaN器件公司（CGD）与台湾工业技术研究院（ITRI）签署了一份谅解备忘录，以巩固双方在开发用于USB-PD适配器的高性能GaN解决方案方面的合作伙伴关系。该谅解备忘录还涉及共享国内和国际市场信息、联合拜访潜在客户和推广。 GGD首席商务官安德烈·布里科尼评论道