| 講演名 | 2022-08-29 ニューラルネットワークとボルテラフィルタを用いた非線形イコライザの繰り返しランダムビットパターンに対する過学習特性の比較検討 生田 海(明大), 中村 迅也(明大), 茂田井 大輔(明大), 中村 守里也(明大), |
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| 抄録(和) | 光ファイバ伝送における非線形波形歪み補償に用いるニューラルネットワーク（ANN）とボルテラフィルタ（VSTF）による非線形イコライザについて、有限長のランダムビットパターンで学習を行った場合の過学習の特性について検討を行った。中間層ユニット数が10、100、1000である3層ANNの学習をそれぞれ行い評価したところ、非線形歪み補償を行うために通常十分である10ユニットの中間層を持つANNの過学習は、1次と3次のボルテラ核を使用したVSTFのものよりも小さいことを確認した。VSTFと計算量を同じにするにはANNの中間層ユニット数を1000程度まで極端に多くすることになるが、この場合はANNの過学習はVSTFのものと同程度となった。 |
| 抄録(英) | We compared the overfitting characteristics of artificial-neural-network- (ANN-) and Volterra-series-transfer-function- (VSTF-) based nonlinear equalizers for repeated random bit patterns. When the number of hidden-layer units of the 3-layer ANN was 10, which is usually enough to compensate for nonlinear waveform distortion, the overfitting was smaller than that of the VSTF. When we used an ANN with 1000 hidden-layer units, with which the computational complexity was comparable to that of the VSTF, the overfitting characteristics was also comparable to that of the VSTF. |
| キーワード(和) | 光学非線形波形歪み補償 / ニューラルネットワーク / ボルテラフィルタ / FIRフィルタ / 過学習 |
| キーワード(英) | Optical nonlinear compensation / Artificial neural network / Volterra series transfer function / FIR filter / Overfitting |
| 資料番号 | PN2022-9 |
| 発行日 | 2022-08-22 (PN) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PN |
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| 開催期間 | 2022/8/29(から2日開催) |
| 開催地（和） | ハイランドふらの |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | フォトニックネットワーク関連技術、一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 古川 英昭(NICT) |
| 委員長氏名（英） | Hideaki Furukawa(NICT) |
| 副委員長氏名（和） | 塩本 公平(東京都市大) / 杉崎 隆一(古河電工) / 吉兼 昇(KDDI総合研究所) |
| 副委員長氏名（英） | Kohei Shiomoto(Tokyo City Univ.) / Ryuichi Sugizaki(Furukawa Electric) / Noboru Yoshikane(KDDI Research) |
| 幹事氏名（和） | 中川 雅弘(NTT) / 松浦 基晴(電通大) |
| 幹事氏名（英） | Masahiro Nakagawa(NTT) / Motoharu Matsuura(Univ. of Electr-Comm.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 石井 健二(三菱電機) / 森 洋二郎(名大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kenji Ishii(Mitsubishi Electric) / Yojiro Mori(Nagoya Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Photonic Network |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ニューラルネットワークとボルテラフィルタを用いた非線形イコライザの繰り返しランダムビットパターンに対する過学習特性の比較検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Comparison of overfitting in ANN- and VSTF-based nonlinear equalizers to repeated random bit patterns |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 光学非線形波形歪み補償 / Optical nonlinear compensation |
| キーワード(2)（和/英） | ニューラルネットワーク / Artificial neural network |
| キーワード(3)（和/英） | ボルテラフィルタ / Volterra series transfer function |
| キーワード(4)（和/英） | FIRフィルタ / FIR filter |
| キーワード(5)（和/英） | 過学習 / Overfitting |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 生田 海 / Kai Ikuta |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 明治大学(略称：明大) Meiji University(略称：Meiji Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中村 迅也 / Nakamura Jinya |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 明治大学(略称：明大) Meiji University(略称：Meiji Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 茂田井 大輔 / Motai Daisuke |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 明治大学(略称：明大) Meiji University(略称：Meiji Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 中村 守里也 / Nakamura Moriya |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 明治大学(略称：明大) Meiji University(略称：Meiji Univ.) |
| 発表年月日 | 2022-08-29 |
| 資料番号 | PN2022-9 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | PN-169 |
| ページ範囲 | pp.5-9(PN), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2022-08-22 (PN) |