Fugu-MT 論文翻訳(概要): Limits of nonlinear and dispersive fiber propagation for an optical fiber-based extreme learning machine

論文の概要: Limits of nonlinear and dispersive fiber propagation for an optical fiber-based extreme learning machine

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.03649v3
Date: Wed, 11 Jun 2025 16:59:36 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-13 02:07:43.152004
Title: Limits of nonlinear and dispersive fiber propagation for an optical fiber-based extreme learning machine
Title（参考訳）: 光ファイバを用いた極端学習機械における非線形・分散ファイバ伝搬の限界
Authors: Andrei V. Ermolaev, Mathilde Hary, Lev Leybov, Piotr Ryczkowski, Anas Skalli, Daniel Brunner, Goëry Genty, John M. Dudley,
Abstract要約: スペクトル符号化, 読み出し, ノイズのパラメータとともに, 伝搬力学の精度がどう影響するかを考察する。このデータセットと量子ノイズ制限入力では、異常な分散状態と正常な分散状態の伝播に対して、それぞれ91%以上と93%以上の検定精度が得られた。
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 report a generalized nonlinear Schr\"odinger equation simulation model of an extreme learning machine (ELM) based on optical fiber propagation. Using the MNIST handwritten digit dataset as a benchmark, we study how accuracy depends on propagation dynamics, as well as parameters governing spectral encoding, readout, and noise. For this dataset and with quantum noise limited input, test accuracies of : over 91% and 93% are found for propagation in the anomalous and normal dispersion regimes respectively. Our results also suggest that quantum noise on the input pulses introduces an intrinsic penalty to ELM performance.
Abstract（参考訳）: 光ファイバ伝搬に基づく極端学習機械(ELM)の非線形シュリンガー方程式シミュレーションモデルについて報告する。 MNISTの手書き桁データセットをベンチマークとして、スペクトル符号化、読み出し、ノイズを規定するパラメータだけでなく、伝播ダイナミクスに依存する精度について検討する。このデータセットと量子ノイズ制限入力では、異常な分散状態と正常な分散状態の伝播に対して、それぞれ91%以上と93%以上の検定精度が得られた。また,入力パルスの量子ノイズはEMM性能に固有のペナルティをもたらすことが示唆された。

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