GAN

本PPT为个人理解，简单易懂，适合刚入GAN的小白看 包括：GAN产生原因、GAN原理、GAN动态训练、CGAN原理及网络例子 希望看到人会有帮助

氮化镓（GaN）是一种高电子迁移率晶体管(HEMT)，意味着GaN器件的临界电场强度大于硅。对于相同的片上电阻和击穿电压，GaN的尺寸更小。GaN还具有极快的开关速度和优异的反向恢复性能。 一、氮化镓（GaN）器件介绍:GaN器件分为两种类型: 耗尽型:耗尽型GaN晶体管常态下是导通的，为了使它截止必须在源漏之间加一个负电压。 增强型:增强型GaN晶体管常态下是截止的，为了使它导通必须在源漏之间加一个正电压。 GaN VS MOSFET: 他们的关键参数都是导通电阻和击穿电压。GaN的导通电阻非常低，这使得静态功耗显著降低，提高了效率。GaN FET的结构使其输入电容非常低，提高了开关速度。意味着GaN具有更高的效率，并可以使用更少的电磁学和被动元件。 二、手机快充介绍:能在极短的时间内（0.5-1Hr）使手机电池达到或接近完全充电状态的一种充电方法。 实现手机快速充电方法: 1.电压不变，提高电流； 2.电流不变，提升电压； 3.电压、电流均提高。 手机快速充电技术目前分为“高压小电流快充”和“低压大电流快充”两种方案。VOOC闪充和Dash闪充属于后者“低压大电流快速充电”。快速充电对手机电池的寿命没有影响，现在的电池都可以承受大电流。 三、氮化镓（GaN）快充:氮化镓（GaN）快充在已有的快充技术上通过改用氮化镓（GaN）核心器件，将手机快速充电器做到功率更大、体积更小、充电速度更快。 氮化镓（GaN）快充方案包含两个部分，充电器部分和电源管理部分 充电器部分:充电管理芯片根据锂电池充电过程的各个阶段的电器特性，向充电器发出指令，通知充电器改变充电电压和电流，而充电器接收到来自充电管理系统的需求，实时调整充电器的输出参数，配合充电管理系统实现快速充电。 电源管理部分:相应的芯片置于移动智能终端内，有独立的电源管理芯片，也有的直接集成在手机套片中，电源管理芯片对锂电池的整个充电过程实施管理和监控，包含了复杂的处理算法，锂电池充电包括几个阶段:预充阶段、恒流充电阶段，恒压充电阶段、涓流充电阶段。 转载自唯样电子资讯。

目录：氮化镓材料的光电特性氮化镓 应用市场氮化镓充电器及其设计难题氮化镓产业链氮化镓普及的

HVPE是制备GaN的主流斱法。通过高温下高纯 Ga不HCl反应形成GaCl蒸气，在衬底戒外延面不 NH3反应， 沉积结晶形成GaN。该斱法可大面积生长丏生长速度高 (可达100µm/h)，可在异质衬底上外延生长数百微米 厚的GaN层，仍而减少衬底不外延膜的热失配和晶格失配对外延材料性质的影响。生长后用研磨戒腐蚀法去 掉衬底，即可获得GaN单晶片。此法得到的晶体尺寸较大，丏位错密度控制地较好。针对高生长速度带来的 缺陷密度高问题，可通过HVPE不MOCVD中的横向覆盖外延生长法(ELOG)相结合有效改善。MBE技术是通过真空外延技术制备GaN。真空中原子、原子束戒分子束落到衬底戒外延面上，其中

WaveGAN: 使用GAN合成原始音频，WaveGAN的官方TensorFlow实现

# GAN网络生成MNIST手写数字Pytorch代码 数据集链接在压缩包里，通过百度网盘下载。

pix2pix.py用于tf2.0 cycle-gan

利用GAN来解决，训练集和测试集的样本不是来自同一分布 DA：DomainAdaptation Learning a discriminative classifier or other predictor in the presence of a shift between training and test distributions is known as domain adaptation(DA).

颜世伟 我们的目标是创建一个能够生成现实中不存在的逼真的人类图像的模型。 （将来，我将在GAN及其变体上上传一些用例）。 这些AI背后的技术称为GAN，即“生成对抗网络” 。 与其他类型的神经网络（GAN）相比，GAN采取的学习方法不同。 GAN的算法体系结构使用了两个神经网络，分别称为生成器和鉴别器，它们相互“竞争”以产生所需的结果。 生成器的工作是创建看起来逼真的假图像，而鉴别器的工作是区分真实图像和假图像。 如果两者均能正常工作，则结果是看起来像真实照片的图像。 GAN架构： 数据集可以从以下下载： : 您可以在上关注本文，以逐步了解它，并检查我的以进行实施。 输入图像样本： 输出：