[B-10B] 光通信システムB

[B-10-44] リザーバコンピューティングを用いた非線形イコライザのPRBSに対する過学習特性

^○伊藤裕太, 生田海, 中村守里也 (明大)

この講演は本会「学術奨励賞受賞候補者」の資格対象です。
この講演はキャリアエクスプローラーの掲載を希望しています。

キーワード：光学非線形補償、過学習、リザーバコンピューティング

光ファイバ通信において、リザーバコンピューティング(RC)を用いた非線形イコライザによって光学非線形補償を行う方法が検討されている。RCは順伝搬型のニューラルネットワーク(ANN)を用いたイコライザに比べ、学習が高速化することが期待されている。ANNは、PRBSを用いて学習を行うと、特定条件下で強い過学習が発生することが知られている。しかし、RCによる非線形イコライザの過学習については十分な検討が行われていない。今回、光学非線形補償に用いるRCのPRBSに対する過学習特性をシミュレーションにより検討したので報告する。