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介绍saber仿真的很好的书籍 建议按步骤学习SABER电气系统培训手册Saber ElectricalSystems Workshop练习指南北京才略科技有限公司TEL:010)82673952/82673953SABER电气系统培训手册介绍Saber Electrical Systems介绍本课程的目的是使用户熟悉 Saber模拟器。课程为 Saber功能培训:这一部分通过相关的简单电路和系统集中讲解如何使用 Saber模拟器的各个功能。内容用户应从以下内容出发:如何应用 Saber改善电路和系统设计如何通过 Saber进行由上至下和由下至上设计如何完成不同类型的分析如何使用 Saber模型如何使用 Saber模型库如何查阅帮助如出错如何解决背景要求需具备基本的工程知识熟练的计算机操作·非必需不需要具备仿真经验北京才略科技有限公司TEL:010)82673952/82673953SABER电气系统培训手册相关说明相关说明Saber book, Saber在线帮助系统,描述了 Saber sketch和 Cosmos Scope的特性以及 Saber的一般功能,比如菜单的使用和打印。还提供了每个 Saber命令和 Saber guide界面的详细信息Sorh8 ing Saberi讲解如何在 Saber sketch中生成电路设计图并如何应用 Saber分析Getting Started Using Saber with the Frameway integrations帮助您分析两个示范电路,并使您熟悉在 Cadence和 Mentor图表的框架环境下主要的使用过程。Analyzing Designs Using saber描述了如何应用 Saber获取图表、模拟设计和优化参数值Saber Design Esamples示范如何应用 Saber对设计图进行仿真和分析。北京才略科技有限公司TEL:010)82673952/82673953SABER电气系统培训手册惯例Saber Electrical systems惯例培训手册采用以下惯例ButtonButton这样的字体用来在用户界面上突出显示按键的描述和编号。ComputerComputer”这样的字体用来突出屏幕上输入内容(即您在命令行或某区域输入内容)。Dialog Menu Form“ DialogMenu Forn”这样的字体表示对话框标题土级菜单标题及表格标题。DocnammeNonAme”这样的字体用来指示印刷手写体标题(同 Computer字样)FieldNameFieldName”这样的字体用来突出区域名称。FilenameFilename”这样的字体显示路径称或目录名称。Menuchoice“ Menu choice”这样的体用来突出菜单路径,如引导选择Fie>openDesign单击迅速地按动并松开鼠标键按键并保持按鼠标键,并不松开。双击连续两次快速按动松开鼠标键。北京才略科技有限公司TEL:010)82673952/82673953SABER电气系统培训手册Saber Electrical SystemsLab#1-DC分析在第一个练习,您将对DC(工作点)分析进行基础的了解。这是你在大部分设计中将要作的基本分析。打开RLC设计UNIX用户1.找到 Saber_ Training_ Files/Saber_ Electrical_Training/ Feature Labs目录2.输入: sketchWindows用户:1. itf Start >Programs Synopsys >Saben)XX> Saber Sketch所有用户(从 Saber Sketch下拉菜单中1.选择Fie>Open> Design2左键单击并按住鼠标在菜单上打开下拉萊单。滑动光标选择相应子菜单并展开。点击下拉菜单中部可固定蕖单,即使松开鼠标键,菜单也不会弹回。3.浏览RLC自录(在 Saber_Training Files/Saber_ Electrical_TrainingFeature Labs路径下)。4.双击 Open Design中的exrl文件名(如果文件扩展名可见,选择带有 ai sch扩展名的文件)。RLC示意图显示如下:25mwimid Ivoutv pulse initial: 0ouselu北京才略科技有限公司TEL:010)82673952/82673953SABER电气系统培训手册Lab#1-DC分析从此处,您开始在 Saber Sketch中设计。5.点击Show/ Hide Saber Guide按键,该按键使您可以进λ Saber guide仿真,在整个设计过程中都将用到该按键。(按键位于Saber sketch图标栏的右侧)。Saber guide图标栏出现。工作点分析1.点击 Operating Point按键,幸2.点击OK,接受默认。生成列表,确定工作点(在生成列表前如提示是否保存,回答yes)。如有错误,将有信息提示。点击 Simulation Transcript按键 Smdl,打开 Saber Guide transcrip窗口您可以通过 Saber guide Transcript窗口监控 Saber guide命令进程。也可显示完成一次分析的执行时间。3.当分析完成,从 Saber sketch下拉菜单中选择Results> Operating Point Report2.显示分析结果。4.单击OK接受工作点报告缺省值Report Tool弹出,显示分析结果。注意所有的显示值都为0。检查该结果是否正确,查看驱动滤波器源电压的初始值。该示意图显示电压初始值为0,脉冲值为1。表示在0时刻电源电压为0,所以该结果正确为得到DC分析的非零值,您可以改变电源的初始值,例如,您可以将初始值设为1,脉冲值置为0。这样您将得到棉反的波形改变输人电压并重新分析1.改变示例中电源的初始电压a,在 initial:0处的0附近单击左键b.通过箭头键将光标置于0的右侧(如果需要)c,单击删除键删除0,在该位置键入1d.单击 Return{ Enter)或鼠标左键2.改变示例中的脉冲值a.在puse:1处的0附近单击左键b.通过箭头键将光标置于1的右侧(如果需要)c.单击删除键删除1,在该位置键入0d.单击 Return( Enter)或鼠标左键北京才略科技有限公司TEL:010)82673952/82673953SABER电气系统培训手册Saber Electrical Systems您已完成下面两项工作改变了示例中电源的初始电压及脉冲值。当您编辑列表并输入 Saber时,这些值会随之自动动态改变,这就意味着模拟器已经接收了新值,您不需要保存或重新生成网表(您可以在 Saber Guide Transcript窗口中看到这些值的变化)。现在重新启动DC分析,除了相应的变化,您可以看到 Saber执行分析时有很多选项。3.从 Saber Guide下拉菜单栏中,选择Analyses Operating Point DC Operating Point.*4.在 Operating Point分析中,分析结束后,执行以下操作,工作点报告可以自动显示在Saber guide transcriptt窗口内a.点击 Display After Analysis旁边的Yes按钮b.点击OKc.在 Saber Guide Transcript窗口内查看结果结果显示1V的输入电压产生0909V输出电压。你理解这个结果吗?为什么?为了便于结合给定电压与实际设计示意图进行分析,可按如下方法在 Saber sketch i中显示DC分析结果:标注分析结果1.从 Saber Sketch下拉菜单栏中选择 Results> Back Annotation2.在后注释栏点击OK注意示例中仿真电压如何出现关闭Lab#11.按以下步骤关闭报告及报告工具栏a.选择File>Cose关闭报告,关闭前不保存 de. rpt文件b,.选择File> Close Window关闭报告工具2.恢复电压源初始值,为下一练习作准备(即将初始值还原为0,脉冲还原为1)请告知培训人员您已经完成了第一部分的内容。北京才略科技有限公司TEL:010)82673952/82673953SABER电气系统培训手册Saber Electrical SystemsLab#2一时域分析在本节,您将对RLC滤波器进行时域(瞬态)分析,以确定其脉冲输入响应。继续采用您上一节建立的RLC电路。瞬态分析1.点击 Transient Analysis按钮,2.在时域瞬态分析中,输入数值:a. End Time: Jomb. Time Step: 0. Iu选择该值是因为脉冲升降时间是1毫秒,初始时间长应置为110脉冲时间)Run DC Analysis First: Yesd. Plot After Analysis: Yes-Open Onl3.点击OK执行分析完成瞬态分析, OsmoscOpe.信号管理器和图形窗们命自动打开Cosmos scope的使用当完成分析后, OsmoscOpe自动打开(因为分析中您选择了Yes. Open Only to Plot AfterAnalysis)。同样生成了两个窗口,如下所示信号管理器 Signal Manager:信号管理器显示当前激活状态下了图形文件名称(图形文件包含仿真数据在 OsmoscOpe中可见)。gnal ManagerFe Polle SionalsSignal FiterOpen ClothesPlotsClose Plotfdles( 1]ex die. ac ai plDisplay PottiesSetupMatch All图形文件窗口 Plot file window:图形文件窗口显示相应图形文件中的信号名称。北京才略科技有限公司TEL:010)82673952/82673953
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word2vec_中的数学原理详解
word2vec_中的数学原理详解个人收集电子书，仅用学习使用，不可用于商业用途，如有版权问题，请联系删除！wordzvec中的数学hoty@163.com2014年7月目录前言2预备知识2.1 sigmoid函数2.2逻辑回归3 Bayes公式2.4 Huffman编码,,,,,,,,524.1Humu树242 Huttman树的构造62.4.3 Huffman编码..,.3背景知识3.1统计语言模3.2n-gram模型103.3神经概率语言模型123.4词向量的理解4基于 Hierarchical softmanⅹ的模型41CBOW模型..191.1.1网络结构41.2梯度计算201.2 Skip-gram模型42.1网络结构42.2梯度计算255基于 Negative sampling的模型285.1CBOW模型285.2 Skip-gram模型53负采样算法326若干源码细节346.1a(x)的近似计算62词典的存储63换行符3564低频词和高频词366.5窗口及上下文3766自应学习率3767参数初始化与训练386.8多线程并行3869几点疑问和思考11m3881前言word2vec是 Google于2013年开源推出的一个用于获取 word vector的工具包,它简单、高效,因此引起了很多人的关注,由于word2vec的作者 Tomas nikolov在两篇相关的论文(,[4)中并没有谈及太多算法细节,因而在一定程度上增加了这个工具包的神秘感些按捺不住的人于是选择了通过解剖源代码的方式来一窥究竟第一次接触word2ve是2013年的10月份,当时读了复且大学郑骁庆老师发表的论文7,其主要工作是将SENA的那套算法(8])搬到中文场景.觉得挺有意思,于是做了一个实现(可参见[20),但苦于其中字向量的训练时间太长,便选择使用word2we来提供字向量,没想到中文分词效果还不错,立马对word2vec刮目相看了一把,好奇心也随之增长后来.陆陆续续看到∫word2ve的一些具体应用,而 lomas nikolov团队本身也将其推广到了句子和文档(),因此觉得确实有必要对word2vec里的算法原理做个了解,以便对他们的后续研究进行追踪.于是,沉下心来,仔细读了一回代码,算是基本搞明臼里面的做法了.筼一个感觉就是,“明明是个很简单的浅层结构,为什么被那么多人沸沸扬扬地说成是Decp Learning呢?”解剖word2vec溟代码的过程中,除了算法层面的收获,其实编程技巧方面的收获乜颇多.既然花了功夫来读代码,还是把理解到的东西整理成文,给有需要的朋友提供点参考吧在整理本文的过程中,和深度学习群的群友北流浪子(15,16)进行了多次有益的讨论在比表示感谢另外,也参考了其他人的一些资料,鄱列在参考文献了,在此对他们的工作也并表示感谢2预备知识本节介绍word2vee中将用到的些重要知识点,包括 sigmoid函数、 Beyes公式和Huffman编码等821 sigmoid函数sigmoid函数是神经网络中常用的激活函数之一,其定义为1+e该函数的定义域为(-x,+x),值域为(0,1).图1给出了 sigmoid函数的图像0.5图1 sigmoid函数的图像sigmoid数的导函数具有以下形式)=0(x)1-0(x)由此易得,函数logo(a)和log(1-0(x)的导函数分别为log o(a)(21)公式(2.1)在后面的推寻中将用到822逻辑回归生活中经常会碰到二分类问题,例如,某封电子邮件是否为垃圾邮件,某个客户是否为在客户,某次在线交易是舌仔在诈行为,等等.设{(x,)}1为一个二分类问题的样本数据,其中x∈R",∈{0,1},当1=1时称相应的样本为正例,当v=0时称相应的样本为负例利用 sigmoid函数,对于任意样木x=(x1,x2,…,xn),可将二分类问题的 hypothesis函数写成h(x)=0(o+61x1+622+…+nxn),其中0=(0o,01,…,O)为待定参数.为了符号上简化起见,引入x0=1将x扩展为(x0,x1,x2,…,xrn)},且在不引起混淆的情况下仍将其记为ⅹ.于是,he可简写为取阀值T-0.5,则二分类的判别公式为1,b(x)≥0.5y(x0.5那参数θ如何求呢?通常的做法是,先确定一个形如下式的整体损失函数∑co(x,v)然后对其进行优化,从而得到最优的參数θ实际应用中,单个样本的损失函数cost(x,)常取为对数似然函数cosl(xi, yi)),v-1;(1-(x),v=0注意,上式是一个分段函数,也可将其写成如下的整体表达式cost(x2,3)=·log(ho(x)(1y1)·log(1h(x)323 Baves公式贝叶斯公式是英国数学家贝叶斯( Thomas Bayes)提出来的,用来描述两个条件概率之间的关系.若记P(A),P(B)分别表示事件A和事件B发生的概率,P(AB)我示事件B发生的情况下事件4发生的慨率P(A,B)表示事A.B同时发生的概率.则有P(AB)P(B), P(BLA)=P(A, B)P(A, B利用上式,进一步可得P(B AP(AB)-P(A)P(B)这就是 Bayes公式g2.4 Huffman编码本节简单介绍Humn编码(具体内容主要来白百度百F的词条.[10),为此,首先介绍Huffman树的定义及其构造算法§24.1 Huffman树在计算机科学中,树是一种重要的非线性数据结构,它是数据元素(在树中称为结点)按分支关系组织起来的结构.若干棵互不相交的树所构成的集合称为森林.下面给出几个与树相关的常用概念·路径和路径长度在一棵树中,从一个结点往下可以达到的孩子或孙子结点之间的通路,称为路径.通路中分支的数目称为路径长度.若规定根结点的层号为1,则从根结点到第L层结虑的路径长度为L-1●结点的权和带权路径长度若为树中结点赋予一个具有某种含义的(非负)数值,则这个数值称为该结点的权结点的带权路径长度是指,从根结点到该结点之间的路径长度亐该结点的杈的乘矾·树的带权路径长度树的带权路径长度规定为所有叶子结点的带权路径长度之和二叉树是每个结点最多有两个子树的有序树.两个子树通常被称为“左子树”和“右子树”,定义中的“有序”是指两个子树有左石之分,顺序不能颠倒给定n个权值作为n个叶子结点,树造一棵二叉树,若它的带权路径长度达到最小,则称这样的二叉树为最优二叉树,也称为 Huffman树82.4.2 Huffman树的构造给定m个权值{mn,m2;…,mn}作为二叉树的m个叶子结点,可通过以下算法来构造颗 Huffman树算法2.Ⅰ(Hu「man树构造算法)(1)将{1,2,……,wn}看成是有n棵树的表林(每树仅有一个结点)2)在森林中选出两个根结,的权值最小的树合并,作为-棵新树的左、右子树,且新树的根结点权值为其左、右子树根结点权值之和〔3)从森林中燜除选取的两樑树,并将新树加入森林(4)重复(2)、(3)步,直到森林中只剩一棵树为止,该树即为所求的 luffman树接下来,给出算法2.1的一个具体实例例2.1假设2114年世界杯期间,从新浪毀博中抓取了若干条与足球相关的微博,经统计,“我”、“喜欢”、“观看”、“巴西”、“足球”、“世界杯”这六个词岀现的次薮分别为15,8,6,5,3,1.请以这6个词为叶子结点,以相应词频当权值,构造一棵Hu∥n树.⊙Q⑨Q⊙只66如→只只③⊙图2 Huffman树的构造过程利用算法.,易知其枃造过程如国g所示,团中第六步给出了最终的 Hutman树,由囚可见词频越大的词离根结点越近构造过程中,通过合并新増的结点被标记为黄色.由于每两个结点邡要进行一次合并,因此,若叶子结点的个数为η,刘枃造的H們πω树中新増结点的个数为π-1.本例中n6,因此新增结,的个数为5注意,前面有捉到,二叉树的丙个子树是分左右的,对于某个非叶子结点来说,就是其两个孩子结点是分左右的,在本例中,统一将词频大的结点作为左孩子结点,词频小的作为右孩子结点当然,这只昃一个约定:你要将词頻大的结点作为右孩子结点也浸有问题§24.3 Huffman编码在数据通倍中,需要将传送的文宁转换成二进制的字符串,用0,1码的不同排列米表示字符.例如,需传送的报文为“A上 TER DATA EAR ARE ART AREA”,这里用到的字符集为“A,E,R,T,F,D”,各字母出现的次数为84,5,3,1,1,现要求为这些字母设计编码要区别6个字母,最简单的二进制编码方式是等长编码,固定采用3位二进制(23=8>6),可分别用000.001、010、011、100、101对“A,E,R,T,F,D”进行编码发送,当对方接收报文时再按照三位一分进行译码显然编码的长度取决报文中不同字符的个数,若报文中可能出现26个不同字符,则固定编码长度为5(2=32>26).然而,传送报文时总是希望总长度尽可能短.在实际应用中,各个字符的出现频度或使用次数是不相同的,如A、B、C的使用频率远远高于X、Y、7,自然会想到设计编码时,让使用频率高的用短码,使用频率低的用长码,以优化整个报文编码.为使不等长编码为前缀编码(即要求一个字符的编码不能是另一个字符編码的前缀),可用字符集中的每个宇符作为叶子结点生成一棵编码二叉树,为了获得传送报文的最短长度,可将每个字符的岀现频率作为字符结烹的权值赋予该结点上,显然字使用频率越小权值越小,权值越小叶子就越靠下,于是颎率小编码长,频率高编码短,这样就保证了此树的最小带权路径长度,效果上就是传送报文的最短长度.因此,求传送报文的最短长度问题转化为求由字符集中的所有字符作为叶子结点,由字符出现频率作为其权值所产生的Hman树的问题.利用 Hultman树设计的二进制前缀編码,称为 LuminaL编码,它既能满足前缀编码的条件,又能保证报文编码总长最短本文将介绍的word2ve工具中也将用到 Huffman编码,它把训练语料中的词当成叶子缩点,其在语料中出现的次数当作权值,通过构造相应的 Huttman树来对每一个词进行Huffman编码图3给岀了例2.1中六个词的 Huffman编码,其中约定(词频较大的)左孩子结点编码为1,(词频较小的)石孩子编码为θ.这惮一米,“我”、“喜欢”、“观看”、“巴西”、“足球”、“世界杯”这六个词的 Huffman编码分别为0.111,110,101,1001和10000我告欢巴匹0足球图3 Huffman编码示意图注意,到目前为止,关于 Huttman树和 Huttman編码,有两个约定:(1)将权值大的结点作为左孩子结点,权值小的作为右孩子结点(2)左孩子结点编码为1,右孩子结点编码为0.在word2vec源码中将权值较大的孩子结点编码为1,较小的孩子结点编码为0.为与上述约定统一起见,下文中提到的“左孩了结点"都是指权值较大的孩了结点83背景知识word2vec是用来生成词向量的工具,而词向量与语言模型有着密切的关系,为此,不妨先了解一些语言模型方面的知识83.1统计语言模型当今的互联网迅猛发展,每天都在产生大量的文本、图片、语音和视频数据,要对这些数据进行处理并从中挖掘岀有价值的信息,离不开自然语言处理( Nature Language processing,NP)技术,其中统计语言模型( Statistical language model)就是很重要的一环,它是所有NLP的基础,被广泛应用于语音识别、机器翻译、分词、词性标注和信息检索等任务.例.1在语音识别糸统中,对于给定的语音段Vire,霄要找到一个使概率p( TertVoice最大的文本段Tert.利用 Bayes公式,有P(Teat voice)p(VoiceText). p(Textp(Voice)其中p( CicetE.c)为声学模型,而 elEct)为语言模型(18])简单地说统计语言模型是用来计算一个句子的概率的概率模驷,它通常基于一个语料库来构建.那什么叫做一个句子的概率呢?假设W=m1:=(m1,2,…,mr)表示由T个词,2,……,按顺序构成的一个句子,则1,c2…,w的联合慨率p()=p(x1)=p(01,t2,…,r)就是这个句子的概率利用 Bayes公式,上式可以被链式地分解为p(uh)-p(1)·p(u2lu1)p(u3lu2)…p( wru-1),(3.1)其中的(条件)概率p(1),p(2t1),p(un),…,p(mr1-)就是语言模型的参数,若这些参数已经全部算得,那么给定一个句子U1,就可以很快地算出相应的p(1)了看起来奷像很简单,是吧?但是,具体实现起来还是有点麻烦.例如.先来看看模型参数的个数.剛刚才是考虑一个给定的长度为T的句子,就需要计算T个参数.不妨假设语料库对应词典D的大小(即词汇量)为N,那么,如果考虑长度为T的任意句子,理论上就有M种可能.而每种可能都要计算T个参数,总共就需要计算TN7个参数.当然,这里只是简单估算,并没有考虑重复参数,但这个量级还是有蛮吓人.此外,这些概率计算好后,还得保存下来,因此,存储这些信息乜需要很大的內存开销此外,这些参数如何计算呢?常见的方法有n-gram模型、决策树、最大熵模型、最大熵马尔科夫模型、条件随机场、神经网络等方法,本文只讨论n-gram模型和神经网络两种方法.首先来看看 n-gram模型
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