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J-GLOBAL ID：201802213601641878   整理番号：18A2108597

29dB+損失予算を持つ対称50Gbps NRZ PONのための再帰ニューラルネットワーク(RNN)に基づくエンドツーエンド非線形管理【JST・京大機械翻訳】

Recurrent Neural Network (RNN) Based End-to-End Nonlinear Management for Symmetrical 50Gbps NRZ PON with 29dB+ Loss Budget

著者 (6件)： Ye Chenhui (Nokia Bell Labs, Shanghai, 201206, China) ,  Zhang Dongxu (Nokia Bell Labs, Shanghai, 201206, China) ,  Hu Xiaofeng (Nokia Bell Labs, Shanghai, 201206, China) ,  Huang Xiaoan (Nokia Bell Labs, Shanghai, 201206, China) ,  Feng Hanlin (Nokia Bell Labs, Shanghai, 201206, China) ,  Zhang Kaibin (Nokia Bell Labs, Shanghai, 201206, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ECOC  ページ： 1-3  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： RNNをエンドツーエンド非線形等化アルゴリズムとして適用し,BERが3.8E-3に達したとき,29dB+電力予算をもつ25G光学上の対称50Gb/s NRZ PONを可能にした。最大60Gb/s-NRZと100Gb/s-PAM4は,それぞれ,上流と下流で20kmのために役に立つことができた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *エンドツーエンド方式 ,  等化 ,  *対称性 ,  アルゴリズム ,  電力

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (9件)： 損失 ,  予算 ,  対称 ,  NRZ ,  PON ,  ニューラルネットワーク ,  RNN ,  エンドツーエンド ,  非線形