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gan数学原理

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gan数学原理

“GAN数学原理” 又称“生成式对抗网络”，是深度学习领域中非常重要和流行的一项技术。它的主要作用是通过两个善于协作和竞争的神经网络，学习生成高质量图像或其他特定类型的数据。GAN数学原理极大的拓展了计算机视觉和自然语言处理等领域的研究范围，同时让计算机更好地理解人类思维和想象能力。

GAN数学原理主要通过两个相互独立的神经网络相互竞争，创造真实的数据。第一个网络称为生成器（Generator），它是在前几次迭代之后，用来升级数据或图像质量的主机部分。第二个网络称为判别器（Discriminator），它是在前几次迭代之后，用来检测编号为G的图像 true or false，也就是真实的或是假的。当生成器制作更好的数据时，判别器的工作就是识别出真正的图像来。造成两个模型之间一场“对抗”战的原因在于，生成器将试图制作不一样的图像，和判别器将试图识别这些不同之间的差距。

GAN数学原理的训练方法是一个过程，首先，生成器开始从随机噪声中生成图像，这些生成的图像可以被训练的判别器标记为假的负样本。生成器使用了很多计算和逻辑运算，试图比之前更好地生成图像。生成器的输出是估计为真实图像的图片。这些图片被输入到判别器网络中作为如果它们是真实的的图像。判别器根据给出的图像做出反应，标记样本是真实或虚假的。

结果是两个网络相互作用，直到判别器无法分辨出哪个图像是真实的。有了较高效果的生成器模型，判别器需要更高的精度对抗生成器造成的错误。当二者达到一定平衡点后，生成器就可以生成高质量的图像。

GAN数学原理在计算机视觉和自然语言处理方面有着广泛的应用，可以对其分析产生有效的结果。在图像生成领域，GAN已被使用来创建从草图到高质量图像，这些图像的质量已经足够好，可以在日常生活中使用。在视觉识别方面，GAN可以使用以更低的成本在机器学习领域中提高识别的正确性。

总之，GAN数学原理让我们的计算艺术更接近于真正的艺术，同时在计算机中增加人类的智能和逻辑思考能力。并且在不断的研究之中，GAN还将产生更广泛的应用。

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立方ScN、GaN的结构和高温热力学性质的第一性原理研究

立方ScN、GaN的结构和高温热力学性质的第一性原理研究

第３６卷第１期　２０１２年１月　江西师范大学学报（自然科学版）　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｊｉａｎｇｘｉ　Ｎｏｒｍａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｎａｔｕｒａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ）　Ｖ０１．３６Ｎｏ．１　Ｊａｎ．２０１２　文章编号：１０００—５８６２（２０１２）０１—００９２—０３　立方ＳｅＮ、ＧａＮ的结构和高温热力学性质的第一性原理研究　周明林，商信华　（信阳农业高等专科学校计算机科学系，河南信阳４６４０００）　摘要：通过第一性原理计算了ＳｃＮ和ＧａＮ立方氯化钠相的结构、声子及高温热力学性质：并采用超胞方法　计算声子态密度，通过准谐近似计算得到了ＳｃＮ和ＧａＮ的热膨胀系数、热熔及熵值随温度的变化关系，所得　结果与现有实验值符合较好．　关键词：ＳｃＮ和ＧａＮ；结构性质；热力学性质；第一性原理　中图分类号：Ｏ　６２６．４　文献标志码：Ａ　０　引言　第三族金属氮化物因具有良好的性能而被广泛　应用到工业中【ｌ】．ＧａＮ和ＳｃＮ作为其中典型的金属　氮化物，具有高硬度、高熔点、．高热导率及良好的　力学性能等而备受关注［２－３］．ＧａＮ的稳定相是六方纤　锌矿结构（Ｂ４）．研究发现六方（Ｂ４）ＧａＮ在一定条件　下会转化为亚稳态的立方闪锌矿（Ｂ３）结构．在对　ＧａＮ的研究中，过去的大量工作都集中在Ｂ３和Ｂ４　结构．最近有实验报道［４ｌ根据基底和生长条件，ＧａＮ　也可以生成立方氯化钠（Ｂ１）结构．随后，Ｓ．Ｄｕｍａｎ　等【５】对该相的电子和动力学性质进行了研究．然而，　迄今未见任何关于Ｂ１相的高温热力学性质的理论和　实验报道．ＳｃＮ是典型的半导体金属氮化物，其稳定　结构是立方氯化钠（Ｂ１）相．虽然Ｂ１一ＳｃＮ在实验和理　论上引起了人们的广泛关注【　～Ｉ，但大部分工作都是　关于其结构、电子和力学性能的研究，由于实验上　的困难，而其对高温热力学性质的报道很少．第一　性原理方法基于密度泛函理论，可以作为一种有效　的理论方法来预测材料的高温热力学性质．本工作　主要是利用第一性原理方法研究ＢＩ．ＧａＮ和ＳｅＮ的　结构和高温热力学性质．　１卟器１　㈣　ｌ　一　ｌ　一　一　拟合得到的基态性质有平衡体积　、平衡能量　、　体模量　和压力偏导　．　通过准谐近似方法，计算随温度　和体积　变　化的吉布斯自由能，为　Ｆ（　，　）：Ｅ（　）＋　西（　，　），　（２）　这里　是平衡态能量，可以通过方程（１）求得．　，６（　是振动能，由计算出的声子态密度（ＰＤＯＳ）通过公式　＝　ｌ　２ｓｉｎｈ　ｄ缈　（３）　计算得到，其中　是波尔兹曼常数，壳是普朗克常　量，ｇ（ｃｏ１为声子态密度（ＰＤＯＳ），０３为声子频率．　本文采用基于密度泛函理论的Ｖｉｅｎｎａ　ａｂ．ｉｎｉｔｉｏ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｐａｃｋａｇｅ（ＶＡＳＰ）［　】软件包进行电子结构计　算，交换关联函数采用局域密度近似（ＬＤＡ）　引，平面　波能量截距为５２０　ｅＶ，布里渊区积分通过Ｍｏｎｋｈｏｒｓｔ．　Ｐａｃｋ格点上的特殊点进行，保证每个倒易格点上原　子至少能分配到１３ｘ１３ｘ１３个波矢点［９１．原子和电子　能量收敛标准分别为１０一　ｅＶ／ａｔｏｍ和１０～ｅＶ／ａｔｏｍ．　采用超胞方法　计算声子，本文使用ＡＴＡＴ软件【¨１　产生３２个原子的超胞进行计算．　２结果和讨论　１　理论方法　２．１结构和声子性质　基于第一性原理计算得到体积（　与能量㈣数据　通过计算Ｅ－Ｖ体积点，并由如方程（１）所示的物　点，采用Ｍｕｒｎａｇｈａｎ物态方程拟合（Ｅ－　曲线为　态方程拟合，本文得到ＧａＮ和ＳｃＮ的基态性质，如　收稿日期：２０１１－１０　１９　作者简介：周明林（１９６２一）

Al掺杂纤锌矿GaN电子结构第一性原理计算

Al掺杂纤锌矿GaN电子结构第一性原理计算

第３２卷　第３期　哈尔滨师范大学自然科学学报　Ｖｏ１．３２，Ｎｏ．３　２０１６　ＮＡＴＵＲＡＬ　ＳＣＩＥＮＣＥＳ　ＪＯＵＲＮＡＬ　ＯＦ　ＨＡＲＢＩＮ　ＮＯＲＭＡＬ　ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ　

Ａｌ掺杂纤锌矿ＧａＮ电子结构第一性原理计算　

陈俊利，尹海涛　，郑青松　

（哈尔滨师范大学）　

【摘要】采用第一性原理方法，在ＬＭＴＯ—ＭＢＪ框架下精确的计算ＧａＮ和　Ａ１Ｎ的电子结构，计算结果与实验值一致．应用ＣＰＡ的方法计算任意量的Ａｌ掺杂　

ＧａＮ合金的电子结构，理论计算表明，ＧａＮ的带隙宽度随Ａｌ掺杂浓度　的增大而　

增大，而且满足关系式Ｅｇ＝３．４３－Ｉ－２．３ｘ（０≤　≤０．６５），Ｅｇ＝２．４５＋３．７ｘ（０．６５≤　≤１）．计算可为氮化物半导体ＧａＮ、Ａ１Ｎ及其三元合金化合物Ｇａ。一　Ａｌ　Ｎ的实验研　究提供理论依据．　

【关键词】ＧａＮ；Ａ１Ｎ；第一性原理；带隙　中图分类号：０４７文献标识码：Ａ文章编号：１０００—５６１７（２０１６）０３—００６３—０３　

０　引言　

近些年来，ＩｌＩＡ—ＶＡ族氮化物半导体ＧａＮ、　

Ａ１Ｎ及其三元合金化合物Ｇａ　Ａ１　Ｎ在微电子　学、光电子学和现代通讯等领域拥有广阔的应用　

前景，使之成为国内外科研人员研究的热点．相　比于以ｓｉ、Ｇｅ为代表的第一代半导体和以　

ＧａＡｓ、ＩｎＰ为代表的第二代半导体，ＧａＮ、Ａ１Ｎ及　

Ｇａ　Ａ１　Ｎ具有宽的直接带隙、有较大的击穿场　

能、高的热导率、高的光电转换效率、较大的饱和　电子速度和稳定的化学性质等优异性能，已成为　

第三代半导体材料的典型代表．　

Ｇａ　Ａｌ　Ｎ作为合金半导体，通过改变Ａｌ和　

Ｇａ的组分，其禁带宽度可以从３．４５ｅＶ（ＧａＮ）到　６．２０ｅＶ（Ａ１Ｎ）之间连续可调¨　，覆盖了从可见　

光区到紫外光区的范围．优异的物理化学性能，　

使其在绿、蓝、紫、紫外及白光发光二极管　

（ＬＥＤ）；激光二极管（ＬＤ）；紫外探测器等领域有　着广泛的应用前景　』．同时，纳米Ｇａ　一　Ａｌ　Ｎ有　

二维GaN纳米片吸附有毒气体的第一性原理研究

二维GaN纳米片吸附有毒气体的第一性原理研究

二维GaN纳米片吸附有毒气体的第一性原理研究

本文的研究是基于密度泛函理论的第一性原理计算方法,在Vienna ab initio simulation package（VASP）中模拟计算有毒有害气体（H2S、NH3、SO2、CO和NO）与二维GaN单层纳米片相互作用的吸附特性。通过比较各体系的吸附能、Bader计算的电荷转移、静态非自洽计算的能带结构和态密度以及由VESTA得到的差分电荷密度,分析GaN单层纳米片吸附有毒气体的气敏特性和选择性。通过引入3d、4d和5d等过渡金属原子以及主族金属原子的掺杂和单空位缺陷等方式改变纯GaN单层的电子结构,以增强GaN单层探测有毒气体的吸附能力和敏感性。通过对改性前后二维GaN纳米片吸附有毒气体的结构稳定性、电子特性和物性的研究,揭示二维GaN纳米材料的气体吸附特性。研究结果表明H2S和NH3均是物理吸附在纯GaN单层上且具有少的吸附能和电荷转移以及长的吸附距离。然而SO2在纯GaN单层上的化学吸附特性可以被获得,这就意味着纯GaN单层对SO2是敏感的。我们发现纯GaN单层的吸附能力可以通过引入过渡金属掺杂剂来增强。除了SO2吸附Fe掺杂GaN单层外,过渡金属（Fe,Mn）掺杂可以增加吸附体系的吸附能和电荷转移。吸附的气体分子和过渡金属掺杂GaN单层之间增强的相互作用会显著地诱发电导率的变化。因此,过渡金属掺杂GaN单层相比较于纯GaN单层更有利于对气体分子的探测。研究GaN单层对有毒气体（CO和NO）新颖的气体探测和传感应用,文中采用DFT-D2的方法来描述范德瓦尔斯力。计算表明纯GaN单层不适用于CO和NO的探测,这是由于基底对它们极度不敏感且伴有物理吸附的性质。研究发现N空位和Fe掺杂GaN单层都显著增加了对CO吸附的电荷转移和吸附能。CO吸附引起N空位GaN单层的金属性被转变为具有100%自旋极化的半金属性且伴有明显的磁矩变化,表明N空位GaN单层对CO具有极佳的敏感性。然而Fe掺杂GaN单层不利于对CO的探测。N空位缺陷和Pt掺杂GaN单层相比较其它基底极大地增强了对NO的吸附能力,同时出现的强轨道杂化也表明了它们之间的相互作用属于化学吸附。因此N空位缺陷和Pt掺杂GaN单层可以充当未来NO传感设备的潜在材料。该项研究成果期望为今后高灵敏度且响应更快的二维GaN基气体传感材料的设计和制备提供更好的理论依据以及可能的思路。

GAN生成对抗网络-GAN原理与基本实现-去噪与卷积自编码器01

GAN生成对抗网络-GAN原理与基本实现-去噪与卷积自编码器01

GAN⽣成对抗⽹络-GAN原理与基本实现-去噪与卷积⾃编码器01

基本去噪⾃编码器

import tensorflow as tf

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# 显存⾃适应分配

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')

for gpu in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu,True)

gpu_ok = tf.test.is_gpu_available()

print("tf version:", tf.__version__)

print("use GPU", gpu_ok) # 判断是否使⽤gpu进⾏训练

# ⾃编码器的数据相似性，使⽤⼿写数字集(x_train,y_train),(x_test,y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0],-1)

x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],-1) #3维reshape成2维 -1的意思就是28*28

# 归⼀化

x_train = tf.cast(x_train,tf.float32)/255

x_test = tf.cast(x_test,tf.float32)/255

# 增加噪声

factor = 0.5 # 噪声系数

# 在x_train的基础上增加噪声数据 点与点相加 保证 形状不变

x_train_noise = x_train + factor*np.random.normal(size = x_train.shape)

x_test_noise = x_test + factor*np.random.normal(size = x_test.shape)