光クロークの設計に対する生成敵対ネットワークの逐次訓練【JST・京大機械翻訳】

Blanchard-Dionne Andre-Pierre; Martin Olivier J. F.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211437562674 整理番号：22P0148579

光クロークの設計に対する生成敵対ネットワークの逐次訓練【JST・京大機械翻訳】

Successive Training of a Generative Adversarial Network for the Design of an Optical Cloak

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発行年： 2020年05月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年05月12日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

2次元光クロークを設計するために,深い畳込み生成広告ネットワーク(DCGAN)に基づく最適化アルゴリズムを示した。光学クロークは一様で等方性の誘電材料のシェルで構成され,クローキングはシェルの形状によって達成される。DCGANの解からのフィードバックループを用いて,それを連続的に再訓練し,最適形状を予測し,その能力を改善した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

光デバイス一般 , 光学一般 , 光の屈折,反射,分散,偏向,吸収,透過 , 音響一般

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