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：

2021.03.04 最近看了一些有关GAN对抗神经网络的书，然后看的一些书上有扭曲GAN生成各种图像的程序，自己也尝试着跟着pytorch的工具书写了一个非常简陋的GAN对抗生成动漫头像的小项目 训练集（动漫头像主要来自于safe.booru.donmai.us），可以非常方便的通过爬虫进行爬取，因为爬取的网页一页有20张jpg，所以计数单位是页码运行download.py或download_threads即可，通常来说1000个数据集有点过少了，可以适当增加到10000到100000个 下载完训练集后直接运行main.py即可开始训练，checkpoints中是我的预训练放置的模型，因为训练的epoch不是很多，效果只有轮廓。

GAN类不平衡 GAN用于解决班级不平衡问题

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