不確定性 文章 進(jìn)入不確定性技術(shù)社區(qū)
通過衰減器和統(tǒng)計模型分析失配損耗和失配不確定性
- 了解失配損耗對有損線路的影響，通過固定衰減器減少失配損耗的方法，以及此誤差的統(tǒng)計模型。失配損耗（ML）表征了RF信號路徑中的多個阻抗不連續(xù)性如何導(dǎo)致功率損耗，并阻止我們在電路中的兩點之間進(jìn)行有效的功率傳輸。在本文中，我們將首先討論失配損耗對有損線路的影響。接下來，我們將探討一種通過固定衰減器減少失配損耗的簡單方法，并最終探討該誤差的統(tǒng)計模型。處理無損耗線路時的失配損耗在本系列的前一篇文章中，我們了解了失配損耗對級聯(lián)放大器增益的影響（圖1）。 圖1示例圖顯示了通過帶狀線連接的兩個放大器在這種情況下
- 關(guān)鍵字： 衰減器，統(tǒng)計模型分析，失配損耗，失配，不確定性
學(xué)貫中西(10)：從RL領(lǐng)會如何與不確定性共舞
- 1 前言在上一期里，我們說明了當(dāng)人類的慢想 ( 創(chuàng)意 ) 與 AI 的快思 ( 直覺 ) 互相平衡時，最能展現(xiàn)協(xié)同創(chuàng)造力。 有了 AI 經(jīng)驗直覺來協(xié)助去蕪存菁，人類更敢超越經(jīng)驗 去進(jìn)行大跨度的聯(lián)想和探索。這樣的協(xié)同組織體系，非常適合與高度不確定的外 在環(huán)境 (Environment) 互動，并從外在環(huán)境獲取最大的 回報。這是自然界生物 ( 有機(jī)體系 ) 的天賦學(xué)習(xí)本質(zhì)， 非常接近于 AI 強(qiáng)化學(xué)習(xí) (Reinforcement Learning，簡稱 RL) 機(jī)制。例如，AlphaGo Ze
- 關(guān)鍵字： 202208 AI RL 不確定性
詮釋AI（人工智能）的兩大特征：黑盒子與不確定性
- 高煥堂? （臺灣VR產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟主席，廈門VR/AR協(xié)會榮譽會長兼顧問） 摘? 要：AI擅長尋找大數(shù)據(jù)中的規(guī)律，其亮麗的表現(xiàn)已經(jīng)令人類嘆為觀止。在學(xué)習(xí)AI時，如果您能深刻掌握AI的黑盒子（Black box）和不確定性（Uncertainty），將更能發(fā)揮AI的專長來幫助人類?！ ￡P(guān)鍵詞：AI；黑盒子；不確定性 1 AI的長處 當(dāng)今基于深度學(xué)習(xí)的AI（人工智能）非常擅長于：從大數(shù)據(jù)的復(fù)雜關(guān)系中尋找出人類難以得知的規(guī)則（規(guī)律性或法則）。人們對周遭大環(huán)境的隱藏規(guī)律太多未知，AI可以協(xié)助人們?nèi)ヌ剿魑粗?，補(bǔ)
- 關(guān)鍵字： 202002 AI 黑盒子 不確定性
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