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利用选择性状态空间模型对光学压缩器的时变响应进行建模
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种利用选择性状态空间模型的深度神经网络方法，用于解决光学动态范围压缩器建模中的问题。该方法通过特征线性调制和门控线性单元动态调整网络，提高了低延迟应用的表现。模型在不同光学压缩器上验证有效性，并显示出优于现有模型的准确性。
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关键要点
- 提出了一种利用选择性状态空间模型的深度神经网络方法
- 该方法解决了光学动态范围压缩器建模中的问题
- 通过特征线性调制和门控线性单元动态调整网络
- 显著提高了低延迟应用的表现
- 模型在不同光学压缩器上验证有效性
- 显示出优于现有模型的准确性
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