在早期,PGGAN首先是在很小分辨率的图像上进行训练,这大大减少了生成器崩溃的可能性,因为低分辨率有更少的类别信息和细节的信息。 ③减少训练时间。根据论文作者进行的试验表明,这种训练方式,将训练时间降低了2~6倍。 3.2、均衡学习率(Equalized Learning Rate) 对于模型里面的参数w,作者在开始的时候对其进行{N}(0...
4月26-28日,“2024功率半导体器件与集成电路会议(CSPSD 2024)”将于成都召开。期间,成都氮矽科技有限公司资深GaN器件总监刘勇受邀将出席会议,并做《PGaN增强型GaN功率器件设计与仿真技术》的主题报告,将分享最新研究成果,涉及介绍PGaN增强型GaN功率器件设计与仿真技术。器件各方面设计的原则和不同技术对器件特性的影响。
GaN功率器件应用可靠性增长研究 源过冲电压、栅源电压的稳定性以及GaN管芯的沟道温度的高低是影响GaN功率器件长期应用可靠性的主要因素,同时给出了降低漏源过冲电压、提高栅源电压稳定性以及改善Ga 2023-03-03 14:04:05 二极管阈值电压和导通电压的区别
A Deep Learning based project for colorizing and restoring old images。DeOldify使用SA-GANS、PG - GAN架构和two time-scale的更新规则。 DeOldify项目(https://github.com/jantic/DeOldify)得到了更广泛的深度学习community的极大关注。作者Jason Anti在生成建
4月26-28日,“2024功率半导体器件与集成电路会议(CSPSD 2024)”将于成都召开。 届时,成都氮矽科技有限公司资深GaN器件总监刘勇受邀将出席会议,并做《PGaN增强型GaN功率器件设计与仿真技术》的主题报告,将分享最新研究成果。涉及介绍PGaN增强型GaN功率器件设计与仿真技术。器件各方面设计的原则和不同技术对器件特性的...