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采用深度学习色散滤波器的时域数字反向传播的 ASIC 实现

信息论 2018-06-21 v2 math.IT 机器学习

作者: Christoffer Fougstedt , Christian Häger , Lars Svensson , Henry D. Pfister , Per Larsson-Edefors

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摘要

我们考虑采用联合优化并用量化机器学习技术的色散滤波器的时域数字反向传播。相较于基线实现，我们展示了在 28-nm CMOS 上改进的 BER 性能与 >40% 的功耗降低。

关键词

数字反向传播色散 ASIC 实现深度学习 CMOS BER 性能

引用

@article{arxiv.1806.07223,
  title  = {ASIC Implementation of Time-Domain Digital Backpropagation with Deep-Learned Chromatic Dispersion Filters},
  author = {Christoffer Fougstedt and Christian Häger and Lars Svensson and Henry D. Pfister and Per Larsson-Edefors},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1806.07223},
  year   = {2018}
}

备注

3 pages, 3 figures, updated reference list, added one sentence in the result section for clarity