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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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RBM 算法理解
RBM 算法理解 这份笔记参考了很多网上的资源，也加入很多自己的理解和详细推导， 非常适合初学者使用， 这篇笔记属于复合型产物，感谢那些网上无私奉献自己心得的人们。RBM能量模型这里说一下RBM的能量模型,这里关系到RBM的理解能量模型是个什么样的东西呢?直观上的理解就是,把一个表面粗糙又不太圆的小球,敚到一个表面也匕较粗糙的碗里,就随便往里面一扔,看看小球停在硫的哪个地方。一般来说停在碗底的可能性比较大,停在靠近碗底的其他地方也可能,甚至运气好还会停在碗口附近(这个碗是比较浅的一个碗):能量模型把小球停在哪个地方定义为一种状态,每种状态都对应着个能量,这个能量由能量函数来定义,小球处在某和状态的概率(如停在碗底的概率跟停在碗口的慨率当然不一样)可以通过这种状态下小球具有的能量来定义(换个说法,如小球停在了碗∏附近,这是·种状态,这个状态对应着一个能量,而发生“小球停在碗口附近”这种状态的概率,可以用来表小,表小成,其中是能量函数),其实还有一个简单的理解,球在碗底的能量一般小于在碗边缘的,比如重力势能这,显然碗底的状态稳定些,并且概率大些,就是我认为的能量模型。1.概率分布函数。各个节点的取值状态是概率的、随机的,这里用了3种概率分布来描述整个RBM网络,有联合概率密度,条件概率密度和边缘概率密度2.能量函数。随机神经网络的基础是统计力学,差不多思想是热力学米的,能量函数是描述整个系统状态的一种测度。系统越有序或者概率分布越集中(比如小球在碗底的情况),系统的能量越小,反之,系统越无序并且概率分布发散(比如平均分布),则系统的能量越大,能量函数的最小值,对应着整个系统最稳定的状态RBM能量模型的作用是什么呢?为什么要弄清楚能量模型的作用呢?第一、RBM网终是一种无监督学习的方法,无监督学习的目的自然就是最大限度的拟合输入数据和输出数据。第二、对于组输入数据来说,如果不知道它的分布,那是非常难对这个数据进行学习的。例如:如果我们实现写出了高斯函数,就可以写出似然睬数,那么就可以进行求解,就知道大致的参数,所以实现如果不知道分布是非常痛苫的·件事情,但是,没关系啊,统计力学的一项硏究成果表明,任何概率分布都可以转变成基于能量的模型,即使这个概率分布是未知的。我们仍然可以将这个分布改写成能量函数第三、能量函数能够为无监督学习方法提供个特殊的东两)日标函数b)标解换句话说,使用能量模型使得学丬一个数据的变得容易叮行了。能否把最优解的求解嵌入能量模型中至关重要,决定着我们具体问题求解的好坏。能量模型要捕获变量(这里我理解的是各个分量之间的关系)之间的相关性,变量之间的相关程度决定了能量的高低。把变量的相关关系用图表是一个图,以概率为测度,所以是概率图)模型的能量模型。由上面所说,RBM是一种概率图模型,既然引入了概率,那么就可以通过采样技术来求解,在CD( contrastive diⅳ vergence)算法中采栟部分扮演着模拟求解梯度的角色。能量模型需要定义一个能量函数,RBM能量函数如下:()=∑∑∑∑这个式子的含义非常明显,每个节点有一个能量, hidden和wsbe之间的连接也有个能量,如何求解呢?如果ⅵ isible有组取值(1,0,1),对应的 hidden取值是(1,0,1,01,0,分别带入上面的公式,最后得到的结果就是能量,这里要注意到()里面的地位是相等的,不存在先后顺序,这是一个结构整体的能量值为什么要搞能量函数?前面指出未知分布不好求解但是可以通过能量函数米表示,那么能量函数的概率模型很大程度上可以得到未知分布的概率模型,这样大致就知道了未知分布的分布既然知道了—个RBM网络 hidden和 visible整个框架的能量函数,那么可以定义这个能量函数(能量)出现的概率,很显然这个能量的出现与 hidden和sbe的每个节点的取值都有关系,那么这个能量出现的概率就是和的联合概率密度里可以将能量函数理解成小球在碗里面具体的一个位置所具有的一个能量,那么联合概率密度就是能量也就是这个状态出现的概率)这个概率不是随便定义的,是有统计热力学解释的定义了联合概率密度,那么我就可以得到一个分布,现在再回来前面的知识,可以得到1最初是未知分布的数据,求解参数,完全无从下手2.将未知分布的数据与能量函数联合在起3定义这个能量函数出现的概率,其实也就是对应着未知分布数据一个函数出现的概率4我们可以得到能量函数的概率分布,这个分布就叫 Gibbs分布,这里不是一个标准的Gibs分布,而是一个特殊的 Gibbs分布,这个分布有一组参数,其实就是能量函数中的那儿个前面知道∫下面可以得到边缘概率密度和()∑∑也可以得到条件概率密度和∑∑从概率到极大似然上面的内容已经得到了Gb分布的各种概率密度函数,现在回到最初的目的,即求解让RBM网络表示的Gibs分布最大可能的拟合输入数据,或者换一种说法,求解的目标可以认为是让RBM网终表示的 Gibbs分布与输入样本的分布尽可能的接近现在的小问题是“最大可能的拟合输入数据"这句话怎么定义:假设表小样本空间,即里面含有很多个不同的,是输入样本的分布,()表示训练样本的概率,再假设是RBM网络表示的 Gibbs分布的的边缘分布,即可以理解成每种不同情况的都对应着一个概率。输入样本的集合定义为,那么样木真实的分布和RBM网络表示的边缘分布的KL距离就是2者之间的差异性(KL的详细讲解见附录),样本的真实分布(什么是样本的分布?见附录)与RBM网络表示的边缘分布的KL距离如下所示()20)-0=2()0)2()(如果输入样本表小的分布与RBM表小的Gbbs分布完全符合,这个KL距离就是0,否则是一个大于0的数山附录对熵的定义(在KL讲解里面)可知,上面)的第一项是输入样本的熵,这个是·个固定的数,输入样本固定了,熵就固定了,第二项明显无法直接求。由KL的性质可知,KL是一定大于0的,那么当第二项最大的时候,整个KL最小,我们本来的日的也是求KL最小。注意到第二项-∑()()中的()当样木固定的时候,是固定的而函数是递增的,即当∑()最大即可。在实际应用中,我们采用的是∑(),其中是样本的个数。这里的-∑()就是极大似然估计(这里大家可以∈代替了∈Ω,这是为什么呢?拿一个2维向量来说,(1,0),(1,1),(0,0)这3个的概率和是1,(0,1)出现的概率是0,那么样本空间是(1,0),(1,1),(0,0),但是我们采样的时候只采样到∫(1,0),(1,1),那么这次的输入样本的集合就是(1,0)(1,1))。结论就是求解输入样本的极大似然,就能让RBM网络表示的 Gibbs分布和样本本身表示的分布最接近。求解极大似然这里对似然的定义参考我的另一篇笔记EM算法这个样本从所有样本被取到的概率为0)=∏(b)b∈6()=(0)=∑(0)c⊙在RBM模型中,上面的似然函数写成(上面的式子中是样本,也可以理解为一个isbe节点):(O)-(0)-l()O∈()=∏(b)=∑()0∈对这个函数进行求导02(066∈⊙66我们由能量模型应该也知道了()的概率∑,那么下面开始求导∑06∑c8上面这个式子一定要注意一个问题,即第一项的和第二项的00是不一样的。第一项的是固定的里面的取多少它就取多少而第二项里面的是所有可能的,其实这个细节也可以从∑和∑中发现出来()注意到()和,上面的式子可以写成∑0606∑()∑x((2m0)2x(2m0606第一项和第二项分别是和的期望,这2个是不同的,第一060个求在下的期望,第二项求的是这个函数在概率()下的期望。将O和()由最前面的东西代换,可得到以下3个式了∑∑∑∑∑∑()∑∑()∑()∑∑(这里用到了一个技巧∑这里∑是指hden中第个向量为0,其他分量的值任取的一组向量。?岁∑()∑()∑()∑()∑∑∑∑)-∑()-∑∑()()-∑()∑()∑∑=∑()-∑∑()()=∑()-∑()∑())-∑()(可以发现和的第二项都含有∑,这意味着要对进行遍历,这明显不可能,但是算梯度需要怎么小呢?这时就可以通过 markov采样来算,只要抽取一堆样本,这些样本符合RBM网络表示的Gibs分布,就可以把上面3个偏导数算出来。具体的处理过程是对于每个训练样本,都用某种抽样方法抽取一个对应的,这个是符合RBM网络所表示的Gbs分布的。那么对于整个训练集{米说,就得到一组对应的符合RBM网络表示的Gibs分布的样本集{然后拿这个样本去估算第二项∑,那么梯度就可以用以下的式了来近似了:()(=)-∑()(=)-∑()上面的式子中表小第个训练样木,是所对应的符合RBM网络表小的Gs分布的样本,在式子中用表示。梯度求出来了,就可以求解了,最后不断迭代就可以得到
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