Deep learning with synthetic photonic lattices for equalization in optical transmission systems

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

Аннотация

In this work we propose a new physical realization of optical neural network (ONN) based on a recently appeared technological platform of synthetic photonic lattices (SPL), and demonstrate its capabilities for deep learning. The system operates with time series of optical pulses with ability to easily control their parameters and possesses the architecture that well suits the ONN paradigm. We have also shown that such an ONN can be potentially utilized for signal processing in optical communication lines for signal distortion compensation.

Язык оригиналаанглийский
Название основной публикацииReal-Time Photonic Measurements, Data Management, and Processing IV
РедакторыMing Li, Bahram Jalali, Mohammad Hossein Asghari
ИздательSPIE
Число страниц11
ISBN (электронное издание)9781510631014
DOI
СостояниеОпубликовано - 20 ноя 2019
СобытиеReal-Time Photonic Measurements, Data Management, and Processing IV 2019 - Hangzhou, Китай
Продолжительность: 22 окт 201923 окт 2019

Серия публикаций

НазваниеProceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering
Том11192
ISSN (печатное издание)0277-786X
ISSN (электронное издание)1996-756X

Конференция

КонференцияReal-Time Photonic Measurements, Data Management, and Processing IV 2019
СтранаКитай
ГородHangzhou
Период22.10.201923.10.2019

Fingerprint Подробные сведения о темах исследования «Deep learning with synthetic photonic lattices for equalization in optical transmission systems». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать