論文の概要: An Overview of Machine Learning-aided Optical Performance Monitoring Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07338v1
• Date: Sun, 20 Jun 2021 18:27:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-18 12:19:55.862809
• Title: An Overview of Machine Learning-aided Optical Performance Monitoring Techniques
• Title（参考訳）: 機械学習支援光性能モニタリング技術の概要
• Authors: Dativa K. Tizikara, Jonathan Serugunda, and Andrew Katumba
• Abstract要約: 本稿では,機械学習アルゴリズムを適用した光学性能モニタリング手法について概説する。 我々は最近になってこの領域に応用されたばかりの新しい手法として,OPMに対するニューロモルフィックアプローチを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0323063834827415
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Future communication systems are faced with increased demand for high capacity, dynamic bandwidth, reliability and heterogeneous traffic. To meet these requirements, networks have become more complex and thus require new design methods and monitoring techniques, as they evolve towards becoming autonomous. Machine learning has come to the forefront in recent years as a promising technology to aid in this evolution. Optical fiber communications can already provide the high capacity required for most applications, however, there is a need for increased scalability and adaptability to changing user demands and link conditions. Accurate performance monitoring is an integral part of this transformation. In this paper we review optical performance monitoring techniques where machine learning algorithms have been applied. Moreover, since alot of OPM depends on knowledge of the signal type, we also review work for modulation format recognition and bitrate identification. We additionally briefly introduce a neuromorphic approach to OPM as an emerging technique that has only recently been applied to this domain.
• Abstract（参考訳）: 将来の通信システムは、高容量、動的帯域幅、信頼性、異種トラフィックの需要の増加に直面している。 これらの要件を満たすために、ネットワークはより複雑になり、自律性へと進化するにつれて、新しい設計方法や監視技術が必要になる。 近年、機械学習は、この進化を支援する有望な技術として、最前線に来ている。 光ファイバ通信は、ほとんどのアプリケーションに必要な高い容量を提供することができるが、ユーザ要求の変化とリンク条件へのスケーラビリティと適応性の向上が必要である。 正確なパフォーマンス監視は、この変換の不可欠な部分です。 本稿では,機械学習アルゴリズムを適用した光学性能モニタリング手法について述べる。 さらに,OPMのアロットは信号型の知識に依存するため,変調形式認識やビットレート識別の作業も検討する。 さらに,この領域に最近適用されたばかりの新しい技術として,opmに対する神経形態的アプローチを簡潔に紹介する。

関連論文リスト

• Machine Learning in Short-Reach Optical Systems: A Comprehensive Survey [2.425630641479336]
  本稿では,短距離通信における機械学習技術の応用について概説する。 本稿では,機械学習信号処理における時系列手法の新しい分類法を提案する。 我々は,短時間の光通信システムにおいて,より実用的で効率的な機械学習アプローチの展開の道を開くことを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T16:04:30Z)
• RLEEGNet: Integrating Brain-Computer Interfaces with Adaptive AI for Intuitive Responsiveness and High-Accuracy Motor Imagery Classification [0.0]
  本稿では,Deep Q-Networks (DQN) を用いた強化学習を分類タスクに活用するフレームワークを提案する。 本稿では,OVR(One-Versus-The-Rest)方式で,マルチクラス運動画像(MI)分類のための前処理手法を提案する。 DQNと1D-CNN-LSTMアーキテクチャの統合は意思決定プロセスをリアルタイムで最適化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-09T02:03:13Z)
• Efficient Multi-domain Text Recognition Deep Neural Network Parameterization with Residual Adapters [4.454976752204893]
  本研究では,光学的文字認識(OCR)に適応する新しいニューラルネットワークモデルを提案する。 このモデルは、新しいドメインへの迅速な適応を実現し、計算リソースの需要を減らすためにコンパクトなサイズを維持し、高い精度を確保し、学習経験から知識を保持し、完全に再訓練することなくドメイン固有のパフォーマンス改善を可能にするように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-01T23:01:40Z)
• A Comprehensive Survey on Applications of Transformers for Deep Learning Tasks [60.38369406877899]
  Transformerは、シーケンシャルデータ内のコンテキスト関係を理解するために自己認識メカニズムを使用するディープニューラルネットワークである。 Transformerモデルは、入力シーケンス要素間の長い依存関係を処理し、並列処理を可能にする。 我々の調査では、トランスフォーマーベースのモデルのためのトップ5のアプリケーションドメインを特定します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-11T23:13:51Z)
• Agile gesture recognition for capacitive sensing devices: adapting on-the-job [55.40855017016652]
  本システムでは, コンデンサセンサからの信号を手の動き認識器に組み込んだ手動作認識システムを提案する。 コントローラは、着用者5本の指それぞれからリアルタイム信号を生成する。 機械学習技術を用いて時系列信号を解析し,500ms以内で5本の指を表現できる3つの特徴を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-12T17:24:02Z)
• Learning-Based UE Classification in Millimeter-Wave Cellular Systems With Mobility [67.81523988596841]
  ミリ波携帯電話通信では、送信機と受信機のビームのアライメントを可能にするビームフォーミング手順が必要である。 効率的なビームトラッキングでは、トラフィックと移動パターンに応じてユーザーを分類することが有利である。 これまでの研究は、機械学習に基づくUE分類の効率的な方法を示してきた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-13T12:00:45Z)
• An adaptive cognitive sensor node for ECG monitoring in the Internet of Medical Things [0.7646713951724011]
  インターネット・オブ・メディカル・モノズ(IoMT)パラダイムは、複数の臨床試験や医療処置で主流になりつつある。 本研究では,資源制約型コンピューティングプラットフォームにおける認知データ解析アルゴリズムの実装について検討する。 コンボリューションニューラルネットワークを用いて心電図のトレースを分類する手法について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-11T16:49:10Z)
• Signal Processing and Machine Learning Techniques for Terahertz Sensing: An Overview [89.09270073549182]
  テラヘルツ(THz)信号生成と放射法は、無線システムの未来を形作っている。 THz 固有の信号処理技術は、THz 帯域の効率的な利用のために、この THz センシングへの関心を補う必要がある。 本稿では,信号前処理に着目した手法の概要を示す。 また,THz帯で有望な知覚能力を探索し,深層学習の有効性についても検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-09T01:38:34Z)
• A Tutorial on Ultra-Reliable and Low-Latency Communications in 6G: Integrating Domain Knowledge into Deep Learning [115.75967665222635]
  超信頼性・低レイテンシ通信(URLLC)は、様々な新しいミッションクリティカルなアプリケーションの開発の中心となる。 ディープラーニングアルゴリズムは、将来の6GネットワークでURLLCを実現する技術を開発するための有望な方法と考えられている。 このチュートリアルでは、URLLCのさまざまなディープラーニングアルゴリズムにドメイン知識を組み込む方法について説明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-13T14:53:01Z)
• Online Adaptive Learning for Runtime Resource Management of Heterogeneous SoCs [15.523246628432654]
  本稿では、模倣学習(IL)と明示的非線形モデル予測制御(NMPC)の2つの近代的アプローチを用いたオンライン制御における予測モデルの使用について述べる。 16のベンチマークによる商用モバイルプラットフォームの評価は、ILアプローチが制御ポリシーを未知のアプリケーションに適用することに成功していることを示している。 明示的なNMPCは、最新のGPUサブシステムの多変数電力管理のための最先端のアルゴリズムと比較して25%の省エネを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-22T01:39:32Z)
• Communication-Efficient and Distributed Learning Over Wireless Networks: Principles and Applications [55.65768284748698]
  機械学習(ML)は、第5世代(5G)通信システムなどのための有望なイネーブルである。 本稿では、関連するコミュニケーションとMLの原則を概観し、選択したユースケースでコミュニケーション効率と分散学習フレームワークを提示することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-06T12:37:14Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。