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网络分析仪所测的LOG　MAG是天线的哪个物理量
作者：debugme　栏目：
网络分析仪所测的LOG　MAG是天线的哪个物理量1.图中所示中994.548m是指的哪个测量值，m是什么的单位？？？2.图中的极座标图测的是S参数，但S参数比较多（如S11、S12等），请问它测的是哪一个？？？ 3.&FORMAT”中的LOG MAG测的是回损，回损是－20logP，P为反射系数，此公式表明回损越大(其值应都为正)，其性能越好，但你们的LOG　MAG值却是为负，请问这一项倒底是测试的是哪一个物理量？？？4.“FORMAT”中的LIN　MAG又是测哪个物理量，怎么它的值后又是跟的是m
作者： 地球 于
17:19:00 发布：
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+extension RANDR" 。除此之外，收集数据和训练 V 和 M 模型的过程与 VizDoom 相同。请注意，在训练 VAE 和 MDN-RNN 模型后，必须分别将 vae.json，initial_z.json 和 rnn.json 复制到 vae，initial_z 和 rnn 目录（而不是像 DoomRNN 中复制到 tf_models），并覆盖以前的文件，然后照常更新 forked repo。图：vae_test.ipynb 用于检查在 CarRacing-v0 提取的数据上训练的 VAE。在这个环境下，我们使用 V 和 M 模型作为模型预测控制（MPC），并在实际环境中训练控制器 C，而不是在生成环境里训练。 因此，你需要运行 gce_train.bash，而不是运行 train.py。因为我们在实际环境中训练，与 DoomRNN 相比，训练速度较慢。由于是在 tmux 会话中运行训练，你可以通过在另一个 tmux 会话中并行运行 Jupyter 来使用 plot_training_progress.ipynb notebook 监控进度，这会加载正在生成的日志文件。图：使用 CMA-ES 训练 CarRacing-v0。记录 C 在实际环境中的性能。在 150-200 generations（或大约 3 天）之后，应该足以达到～880 的平均分数，非常接近想要的 900 分。如果你对 850 + 分就满意了，建议这时就可以停下来。定性地说，与最终 agent 达到 900 + 分相比，850-870 的分数并没有很糟糕，我不想在云上浪费血汗钱。获得 900 + 分可能需要数周。最终模型以 log / *. json 格式保存，你可以按通常的方式进行测试和查看。贡献有很多很酷的想法可以尝试，例如，迭代训练方法，迁移学习，intrinsic motivation，以及其他环境。图：A generative noisy pixel pendulum environment?如果你想扩展代码并尝试新的东西，我建议修改代码并尝试解决特定的新环境，而不是尝试改进代码以同时在多个环境中工作。我发现对于研究工作，如果要尝试解决困难的环境，通常需要特定的自定义修改。欢迎提交带有独立子目录的 pull request，子目录可以针对你尝试解决的特定环境量身定制，并在子目录的 README.md 文件中说明。阅读材料：建议在尝试重现实验之前阅读以下文章，以获取一些背景知识。World Models 论文：https://worldmodels.github.io/A Visual Guide to Evolution Strategies：blog.otoro.net//visual-evolution-strategiesEvolving Stable Strategies：blog.otoro.net//evolving-stable-strategies/以下是可选阅读材料：Mixture Density Networks：blog.otoro.net//mixture-density-networks/Mixture Density Networks with TensorFlow：blog.otoro.net//mixture-density-networks-with-tensorflow/如果你不熟悉 Variational Autoencoders，请阅读以下教程：Variational Autoencoder in TensorFlow：https://jmetzen.github.io//vae.htmlBuilding Autoencoders in Keras：https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.htmlGenerating Large Images from Latent Vectors：blog.otoro.net//generating-large-images-from-latent-vectors/如果你不熟悉连续序列生成的 RNN，请阅读以下材料：Generating Sequences With Recurrent Neural Networks：https://arxiv.org/abs/A Neural Representation of Sketch Drawings：https://arxiv.org/abs/Handwriting Generation Demo in TensorFlow：blog.otoro.net//handwriting-generation-demo-in-tensorflow/Recurrent Neural Network Tutorial for Artists：blog.otoro.net//recurrent-neural-network-artist/原文：http://blog.otoro.net//world-models-experiments/本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。新智元百家号最近更新：简介:人工智能垂直媒体。作者最新文章相关文章 上传我的文档
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