matlab版本的GAN网络，对抗生成网络

氮化镓(GaN)是接近理想的半导体开关的器件，能够以非常高的能效和高功率密度实现电源转换。但GaN器件在某些方面不如旧的硅技术强固，因此需谨慎应用，集成正确的门极驱动对于实现性能和可靠性至关重要。本文着眼于这些问题，给出一个驱动器方案，解决设计过程的风险。 　　正文 　　氮化镓(GaN)HEMT是电源转换器的典范，其端到端能效高于当今的硅基方案，轻松超过服务器和云数据中心严格的80+规范或USB PD外部适配器的欧盟行为准则Tier 2标准。虽然旧的硅基开关技术声称性能接近理想，可快速、低损耗开关，而GaN器件更接近但不可直接替代。为了充分发挥该技术的潜在优势，外部驱动电路必须与GaN器件

基于氮化镓的高电子迁移率场效应晶体管(GaN HEMT)具有电子迁移率高、耐高温和极低的寄生电容等诸多特点而成为开关变换器领域关注的焦点。限于目前的制造工艺,基于氮化镓材料的MOS开关器件更容易做成耗尽型,针对耗尽型GaN HEMT器件的负电压关断特性,结合其应用于开关变换器的上电短路问题,提出一种GaN HEMT器件与增强型MOSFET的组合开关电路,可实现对耗尽型GaN HEMT器件的开、关控制及可靠关断,但其关断速度不够快。为此,提出一种快速关断GaN HEMT器件的驱动电路,并得到了进一步提高GaN HEMT器件开关速度的改进电路,可实现对耗尽型GaN HEMT器件快速可靠关断。实例及实验结果验证了所提出电路的可行性。

一文掌握 GaN 器件的直接驱动配置！

CMU最新深度学习课件 GAN模型 Benjamin Striner Generative adversarial networks (GANs) are relatively new. They have spawned a flurry of activity and progress in recent years. Goodfellow et al.

采用生成对抗网络（GAN）实现图像去模糊，用于图像的清晰化处理

生成对抗网络GAN网络的原理，进展，方向。综述的比较详细了

一些GAN实战代码,仅限参考

生成对抗网络综述：How Generative Adversarial Networks and Their Variants Work: An Overview

DW-GAN：用于非均匀图像去雾的离散小波变换GAN 这是DW-GAN的官方PyTorch工具。 在 ， 和查看更多详细信息 环境： Ubuntu的：18.04 CUDA版本：11.0 Python 3.8 依存关系： 火炬== 1.6.0 火炬视觉== 0.7.0 NVIDIA GPU和CUDA 预训练权重和数据集 下载和然后将其放置在文件夹./weights 。 下载和 （仅图像对1-25）数据集。 测试 对于模型推断，请运行以下命令。 请检查测试模糊图像路径（test.py第12行）和输出路径（test.py第13行）。 python test.py 定性结果 NTIRE 2021非均质除雾挑战验证图像的结果： NTIRE 2021非均质除雾挑战测试图像的结果： ###致谢我们感谢 ， MWCNN和KTDN的作者。 我们的代码的一部分建立在它们的模块上。 引文