在已有理论基础之上，采用严格的计算方法对激光器实现太赫兹(THz)波的辐射进行了可能性分析。利用传递矩阵法，通过Matlab软件计算了基于AlGaN/GaN材料体系的三能级量子级联激光器导带子能级与电子波函数的分布，详细分析了由该材料特有的极化效应所产生的极化场，得出了在近共振条件下偶极跃迁元、外加电场、垒层Al组分及导带子能级能级差之间的关系，并研究了它们对激光器性能的影响。分析结果表明，实现受激辐射的条件非常严格，Al组分取0.15或0.16时较为适宜，同时外加电场需大于63 kV/cm，但不能过大，这样才能满足近共振条件，实现粒子数反转达到太赫兹量子级联激射。在Al组分为0.15，外加电

生成对抗网络（GAN）是无监督学习领域最近几年快速发展的一个研究方向，其主要特点是能够以一种间接的方 式对一个未知分布进行建模。在计算机视觉研究领域中，生成对抗网络有着广泛的应用，特别是在图像生成方面，与其他的 生成模型相比，生成对抗网络不仅可以避免复杂的计算，而且生成的图像质量也更好。

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分享课程——深度学习-对抗生成网络实战(GAN)；对抗生成网络实战系列主要包括三大核心内容：1.经典GAN论文解读；2.源码复现解读；3.项目实战应用。 全程实战解读各大经典GAN模型构建与应用方法，通俗讲解论文中核心知识点与整体网络模型架构，从数据预处理与环境配置开始详细解读项目源码及其应用方法。提供课程所需全部数据，代码，PPT。 第1章 对抗生成网络架构原理与实战解析 第2章 基于CycleGan开源项目实战图像合成 第3章 stargan论文架构解析 第4章 stargan项目实战及其源码解读 。。。。。 第9章 基础补充-PyTorch卷积模型实例

使用TensorFlow2.x版本，实现了原始GAN网络，适合GAN网络入门。

生成对抗网络（GAN）实例 代码+数据集 很实用的代码，并且简单易学，对深度学习感兴趣的可以看看 数据集有手写图片的识别，也可以替换成自己的数据集

有关深度学习在图像方面的操作应用论文及其附带部分翻译总结

GAN及其在数字表演方向的应用前景，关正，丁刚毅，GAN（生成式对抗网络）是由GoodFellow在2014年提出的机器学习模型。由于其通用性训练模型的适配延展性、辨别器快速收敛的能力以及在很�

Web安全之强化学习与GAN，绝无仅有的资源，网上必须要花钱买，我就无私奉献吧

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