Computing continuous nonlinear Fourier spectrum of optical signal with artificial neural networks

Egor Sedov, Jaroslaw Prylepskiy, Igor Chekhovskoy, Sergei Turitsyn

Результат исследования: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференцийстатья в сборнике материалов конференциинаучнаярецензирование

Аннотация

In this work, we demonstrate that the high-accuracy computation of the continuous nonlinear spectrum can be performed by using artificial neural networks. We propose the artificial neural network (NN) architecture that can efficiently perform the nonlinear Fourier (NF) optical signal processing. The NN consists of sequential convolution layers and fully connected output layers. This NN predicts only one component of the continuous NF spectrum, such that two identical NNs have to be used to predict the real and imaginary parts of the reflection coefficient. To train the NN, we precomputed 94035 optical signals. 9403 signals were used for validation and excluded from training. The final value of the relative error for the entire validation dataset was less than 0.3%. Our findings highlight the fundamental possibility of using the NNs to analyze and process complex optical signals when the conventional algorithms can fail to deliver an acceptable result.

Язык оригиналаанглийский
Название основной публикацииApplications of Machine Learning 2021
РедакторыMichael E. Zelinski, Tarek M. Taha, Jonathan Howe
ИздательSPIE
ISBN (электронное издание)9781510645240
DOI
СостояниеОпубликовано - 2021
СобытиеApplications of Machine Learning 2021 - San Diego, Соединенные Штаты Америки
Продолжительность: 1 авг 20215 авг 2021

Серия публикаций

НазваниеProceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering
Том11843
ISSN (печатное издание)0277-786X
ISSN (электронное издание)1996-756X

Конференция

КонференцияApplications of Machine Learning 2021
СтранаСоединенные Штаты Америки
ГородSan Diego
Период01.08.202105.08.2021

Предметные области OECD FOS+WOS

  • 2.02.IQ ИНЖЕНЕРИЯ, ЭЛЕКТРИЧЕСКАЯ И ЭЛЕКТРОННАЯ
  • 1.03.SY ОПТИКА
  • 1.02 КОМПЬЮТЕРНЫЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ НАУКИ

Fingerprint

Подробные сведения о темах исследования «Computing continuous nonlinear Fourier spectrum of optical signal with artificial neural networks». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать