To reduce the complexity of the hardware implementation of neural network-based optical channel equalizers, we demonstrate that the performance of the biLSTM equalizer with approximated activation functions is close to that of the original model.


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在人工神经网络中,给定一个输入或一组输入,节点的激活函数定义该节点的输出。一个标准集成电路可以看作是一个由激活函数组成的数字网络,根据输入的不同,激活函数可以是开(1)或关(0)。这类似于神经网络中的线性感知器的行为。然而,只有非线性激活函数允许这样的网络只使用少量的节点来计算重要问题,并且这样的激活函数被称为非线性。
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