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2023 年 9 月 26 日
Multi-Task Learning to Enhance Generalizability of Neural Network Equalizers in Coherent Optical Systems
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Sasipim Srivallapanondh,Pedro J. Freire,Ashraful Alam,Nelson Costa,Bernhard Spinnler,Antonio Napoli,Egor Sedov,Sergei K. Turitsyn,Jaroslaw E. Prilepsky
Sasipim Srivallapanondh,Pedro J. Freire,Ashraful Alam,Nelson Costa,Bernhard Spinnler,Antonio Napoli,Egor Sedov,Sergei K. Turitsyn,Jaroslaw E. Prilepsky
from arxiv, 4 pages, European Conference on Optical Communication (ECOC)

For the first time, multi-task learning is proposed to improve the flexibility of NN-based equalizers in coherent systems. A "single" NN-based equalizer improves Q-factor by up to 4 dB compared to CDC, without re-training, even with variations in launch power, symbol rate, or transmission distance.


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