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基于优化神经编码的能效型脉冲神经网络均衡在 IM/DD 系统中的应用

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内容提要

本研究提出了一种基于序列自编码收发器的双向深度循环神经网络（BRNN），使用滑动窗口技术实现高效数据流估计。与之前的基于块的前馈神经网络（FFNN）自编码器相比，BRNN能显著降低误码率，增加传输距离。该研究为具有存储器的非线性信道的深度学习系统提供了新的设计。

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标签

传输距离 双向深度循环神经网络 序列自编码收发器 滑动窗口技术 神经网络 误码率
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