論文の概要: Weak Kerr Nonlinearity Boosts the Performance of Frequency-Multiplexed Photonic Extreme Learning Machines: A Multifaceted Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12296v1
• Date: Tue, 19 Dec 2023 16:18:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 14:49:15.457028
• Title: Weak Kerr Nonlinearity Boosts the Performance of Frequency-Multiplexed Photonic Extreme Learning Machines: A Multifaceted Approach
• Title（参考訳）: 弱ケラー非線形性は周波数多重フォトニックエクストリーム学習機の性能を高める:多面的アプローチ
• Authors: Marina Zajnulina, Alessandro Lupo and Serge Massar
• Abstract要約: 周波数多重学習機(ELM)の性能に及ぼすKerr非線形性の影響について検討する。 Kerrの非線形性は、効率的な情報混合を可能にするランダム化されたニューロン接続を促進する。 我々は,周波数多重化EMMにおいて,Kerr非線形性は,自己変調やクロスフェーズ変調ではなく,4波混合によって情報を混合することを示すモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.1574468325115
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We provide a theoretical, numerical, and experimental investigation of the Kerr nonlinearity impact on the performance of a frequency-multiplexed Extreme Learning Machine (ELM). In such ELM, the neuron signals are encoded in the lines of a frequency comb. The Kerr nonlinearity facilitates the randomized neuron connections allowing for efficient information mixing. A programmable spectral filter applies the output weights. The system operates in a continuous-wave regime. Even at low input peak powers, the resulting weak Kerr nonlinearity is sufficient to significantly boost the performance on several tasks. This boost already arises when one uses only the very small Kerr nonlinearity present in a 20-meter long erbium-doped fiber amplifier. In contrast, a subsequent propagation in 540 meters of a single-mode fiber improves the performance only slightly, whereas additional information mixing with a phase modulator does not result in a further improvement at all. We introduce a model to show that, in frequency-multiplexed ELMs, the Kerr nonlinearity mixes information via four-wave mixing, rather than via self- or cross-phase modulation. At low powers, this effect is quartic in the comb-line amplitudes. Numerical simulations validate our experimental results and interpretation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,周波数多重学習装置(ELM)の性能に及ぼすKerr非線形性の影響について理論的,数値的,実験的に検討する。 このようなEMMでは、ニューロン信号は周波数コムの線に符号化される。 kerr非線形性は、効率的な情報混合を可能にするランダム化されたニューロン接続を促進する。 プログラム可能なスペクトルフィルタは出力重みを印加する。 このシステムは連続波方式で作動する。 低入力ピークパワーでも、結果として生じる弱いkerr非線形性は、いくつかのタスクのパフォーマンスを著しく向上させるのに十分である。 この強化は、20メートルのエルビウムドープファイバ増幅器に存在する非常に小さなKerr非線形性のみを使用する場合に既に発生している。 対照的に、単一モードファイバの540mにおける後続の伝搬は、わずかに性能を向上する一方、位相変調器との付加情報は、更なる改善をもたらすことはない。 周波数多重elmにおいて,kerr非線形性が自己位相変調やクロスフェーズ変調ではなく,4波混合によって情報を混合することを示すモデルを提案する。 低消費電力では、この効果はコムライン振幅においてクォートである。 数値シミュレーションは実験結果と解釈を検証する。

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