Fugu-MT 論文翻訳(概要): Photonic reservoir computer based on frequency multiplexing

論文の概要: Photonic reservoir computer based on frequency multiplexing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.11247v2
Date: Sun, 22 May 2022 03:31:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-25 03:52:40.061762
Title: Photonic reservoir computer based on frequency multiplexing
Title（参考訳）: 周波数多重化に基づくフォトニック貯水池コンピュータ
Authors: Lorenz Butschek, Akram Akrout, Evangelia Dimitriadou, Alessandro Lupo, Marc Haelterman, Serge Massar
Abstract要約: 本稿では、周波数領域多重化を利用してニューロン状態を符号化する貯水池コンピュータのフォトニック実装について報告する。このシステムは同時に25個のコムライン(すなわち25個のニューロン)を20MHzの速度で処理する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 56.663315405998354
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Reservoir computing is a brain inspired approach for information processing, well suited to analogue implementations. We report a photonic implementation of a reservoir computer that exploits frequency domain multiplexing to encode neuron states. The system processes 25 comb lines simultaneously (i.e. 25 neurons), at a rate of 20 MHz. We illustrate performances on two standard benchmark tasks: channel equalization and time series forecasting. We also demonstrate that frequency multiplexing allows output weights to be implemented in the optical domain, through optical attenuation. We discuss the perspectives for high speed high performance low footprint implementations.
Abstract（参考訳）: 貯水池コンピューティングは脳に触発された情報処理のアプローチであり、類似の実装に適している。本稿では,周波数領域多重化を利用してニューロン状態を符号化するリザーバコンピュータのフォトニック実装について報告する。このシステムは同時に25個のコムライン(すなわち25個のニューロン)を20MHzの速度で処理する。我々は、チャネル等化と時系列予測という2つの標準ベンチマークタスクのパフォーマンスを示す。また、周波数多重化により、光減衰により出力重みを光学領域に実装できることを示す。高速高パフォーマンス低フットプリント実装の展望について考察する。

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