Convolutional Neural Network based Nonlinear Classifier for 112-Gbps High Speed Optical Link

机译：基于卷积神经网络的112-Gbps高速光链路非线性分类器

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We have designed a novel convolutional neural network based nonlinear classifier that outperforms traditional Volterra nonlinear equalizers. A BER of 3.50 × 10^{-6is obtained for a 112-Gbps PAM4 EML-based optical link over 40-km SMF transmission.}

机译：我们设计了一种新型卷积神经网络的基于非线性的非线性分类器，优于传统的Volterra非线性均衡器。 3.50×10的BER^{-6 获得112Gbps PAM4 EML的光学链路超过40公里的SMF传输。}

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来源
《Optical Fiber Communications Conference and Exposition》|2018年|632p|共3页
会议地点
作者
Chun-Yen Chuang; Li-Chun Liu; Chia-Chien Wei; Jun-Jie Liu; Lindor Henrickson; Wan-Jou Huang; Chih-Lin Wang; Young-Kai Chen; Jyehong Chen;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TN929.11-53;
关键词
Convolution; Kernel; Optical fiber filters; Optical fiber communication; Sensitivity; Equalizers;

机译：卷积;内核;光学纤维过滤器;光纤通信;灵敏度;均衡器;

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