基于生成对抗网络逐次训练设计光学隐身衣
图像与视频处理
2020-05-19 v1 光学
摘要
我们提出一种基于深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的优化算法，用于设计二维光学隐身衣。该光学隐身衣由均匀各向同性介电材料壳层构成，隐身通过壳层的几何形状实现。我们利用 DCGAN 解的反馈回路对其逐次再训练，以提升其预测和寻找最优几何形状的能力。
引用
@article{arxiv.2005.08832,
title = {Successive Training of a Generative Adversarial Network for the Design of an Optical Cloak},
author = {André-Pierre Blanchard-Dionne and Olivier J. F. Martin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.08832},
year = {2020}
}