| 講演名 | 2022-08-29 光学非線形歪み補償に用いるディープニューラルネットワークによる非線形イコライザの補償性能に関する検討 中村 迅也(明大), 生田 海(明大), 茂田井 大輔(明大), 中村 守里也(明大), |
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| 抄録(和) | 3層ニューラルネットワーク(ANN)及び4層ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた非線形イコライザの光学非線形歪みの補償能力の比較検討を行った。その結果、学習率を最適化することによってDNNの方が学習の収束が早い傾向が確認できた。ただし、DNNでは学習が不安定になり、場合により発散してしまう場合があった。我々は、この発散が、重みが極端に大きくなり、ユニットの飽和特性により雑音がクリップされて見かけ上の学習誤差とEVMが下がる局所最適解によるものであることを明らかにした。さらにこのDNNの学習の発散がL2正則化を用いることで抑制できることを確認した。また、計算量を基準にANNとDNNの補償精度を比較した場合、有意な差は確認できなかった。 |
| 抄録(英) | We investigated and compared the performances of three-layer-ANN- and four-layer-DNN-based nonlinear equalizers used for the compensation of optical nonlinear distortion. We confirmed that the learning speed of DNN was faster than that of ANN when we optimized the learning rate. However, the learning process of the DNN-based nonlinear equalizer was unstable and diverged in some cases. We clarified that the divergence of the learning was caused by the local-minimum trapping where the weights became extremely large and noise is clipped by the saturation characteristics of the DNN units. Furthermore, we confirmed that the divergence can be suppressed by using L2 regularization. When the compensation accuracies of the ANN and DNN were compared based on computational complexity, no significant difference was observed. |
| キーワード(和) | 光学非線形波形歪み補償 / 非線形イコライザ / ディープニューラルネットワーク / 正則化 |
| キーワード(英) | optical nonlinear compensation / nonlinear equalizer / deep neural network / regularization |
| 資料番号 | PN2022-10 |
| 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） | 光学非線形歪み補償に用いるディープニューラルネットワークによる非線形イコライザの補償性能に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Compensation Performance of DNN-based Nonlinear Equalizer for Optical Communication Systems |
| 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） | 非線形イコライザ / nonlinear equalizer |
| キーワード(3)（和/英） | ディープニューラルネットワーク / deep neural network |
| キーワード(4)（和/英） | 正則化 / regularization |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 中村 迅也 / Jinya Nakamura |
| 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） | 生田 海 / Kai Ikuta |
| 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 / Daisuke Motai |
| 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 / Moriya Nakamura |
| 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 | PN2022-10 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | PN-169 |
| ページ範囲 | pp.10-14(PN), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2022-08-22 (PN) |