Self-starting fiber mode-locked laser assisted with DDQN algorithm

A. Kokhanovskiy, K. Serebrennikov, A. Shevelev, E. Kuprikov

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

Аннотация

Here, we investigate the performance of Double-Deep Q-learning (DDQL) algorithm for designing self-starting fiber laser. Fiber mode-locked laser based on nonlinear polarization effect was chosen as an experimental platform. We show that the proposed algorithm is capable to learn non-trivial hysteresis dynamics inside the laser in order to achieve stable soliton generation.

Язык оригиналаанглийский
Название основной публикации2022 International Conference Laser Optics, ICLO 2022 - Proceedingss
ИздательInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Число страниц1
ISBN (электронное издание)9781665466646
DOI
СостояниеОпубликовано - 2022
Событие2022 International Conference Laser Optics, ICLO 2022 - St. Petersburg, Российская Федерация
Продолжительность: 20 июн. 202224 июн. 2022

Серия публикаций

Название2022 International Conference Laser Optics, ICLO 2022 - Proceedingss

Конференция

Конференция2022 International Conference Laser Optics, ICLO 2022
Страна/TерриторияРоссийская Федерация
ГородSt. Petersburg
Период20.06.202224.06.2022

Предметные области OECD FOS+WOS

  • 1.03 ФИЗИЧЕСКИЕ НАУКИ И АСТРОНОМИЯ

Цитировать