Fugu-MT 論文翻訳(概要): Recent Advances on Machine Learning-aided DSP for Short-reach and Long-haul Optical Communications

論文の概要: Recent Advances on Machine Learning-aided DSP for Short-reach and Long-haul Optical Communications

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10101v1
Date: Fri, 15 Nov 2024 10:53:40 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-18 15:37:12.562098
Title: Recent Advances on Machine Learning-aided DSP for Short-reach and Long-haul Optical Communications
Title（参考訳）: 短距離・長距離光通信における機械学習支援DSPの最近の進歩
Authors: Laurent Schmalen, Vincent Lauinger, Jonas Ney, Norbert Wehn, Patrick Matalla, Sebastian Randel, Alexander von Bank, Eike-Manuel Edelmann,
Abstract要約: 光通信のための等化器の実装に機械学習を用いた最近の進歩を強調した。我々は,従来のハードウェアとニューロモルフィックハードウェアを用いた実装とアルゴリズムの進歩を強調した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 39.14324534856812
License:
Abstract: In this paper, we highlight recent advances in the use of machine learning for implementing equalizers for optical communications. We highlight both algorithmic advances as well as implementation aspects using conventional and neuromorphic hardware.
Abstract（参考訳）: 本稿では,光通信における等化器実装における機械学習の最近の進歩について述べる。我々は,従来のハードウェアとニューロモルフィックハードウェアを用いた実装とアルゴリズムの進歩を強調した。

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