本文探讨了长短时记忆神经网络（LSTM）在光纤通信中补偿非线性干扰的应用，验证了其在16QAM调制下的优越性能。同时，研究了物理推理神经网络（PINN）和混合密度网络模型在光子学中的应用，提出了新型短距离光纤传输模型，显著提高了计算效率和保真性。

本文探讨了长短时记忆神经网络（LSTM）和物理推理神经网络（PINNs）在光纤通信中的应用，特别是在解决非线性问题方面。研究表明，LSTM在光接收机后处理中的表现优于传统方法，而PINNs有效降低了计算复杂性并提高了模型准确性。这些方法在处理复杂光纤传输和非线性方程时展现出显著优势。