Fugu-MT 論文翻訳(概要): Data-efficient Modeling of Optical Matrix Multipliers Using Transfer Learning

論文の概要: Data-efficient Modeling of Optical Matrix Multipliers Using Transfer Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16038v1
Date: Tue, 29 Nov 2022 09:22:42 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2022-11-30 14:53:19.719962
Title: Data-efficient Modeling of Optical Matrix Multipliers Using Transfer Learning
Title（参考訳）: 転送学習を用いた光行列乗算器のデータ効率モデリング
Authors: Ali Cem, Ognjen Jovanovic, Siqi Yan, Yunhong Ding, Darko Zibar, Francesco Da Ros
Abstract要約: 本稿では,光学行列乗算器の伝送学習支援ニューラルネットワークモデルについて述べる。提案手法では,Mach-Zehnder干渉計メッシュの解析モデルの性能向上と性能向上に要する実験データの10%を用いている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We demonstrate transfer learning-assisted neural network models for optical matrix multipliers with scarce measurement data. Our approach uses <10\% of experimental data needed for best performance and outperforms analytical models for a Mach-Zehnder interferometer mesh.
Abstract（参考訳）: 本稿では,光学行列乗算器の伝送学習支援ニューラルネットワークモデルについて述べる。提案手法では,Mach-Zehnder干渉計メッシュの解析モデルの性能向上と性能向上に要する実験データを<10\%とする。

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