Self-Normalizing Neural Network, Enabling One Shot Transfer Learning for Modeling EDFA Wavelength Dependent Gain

要約

我々は、複数のEDFAの波長依存利得をモデル化するための、半教師付き、自己正規化ニューラルネットワークに基づく、新しいMLフレームワークを発表する。オープンアイルランドとCOSMOSのテストベッドで22個のEDFAを用いた実験では、異なるアンプタイプで動作させた場合でも、高精度の伝達学習が可能であることが示された。

要約(オリジナル)

We present a novel ML framework for modeling the wavelength-dependent gain of multiple EDFAs, based on semi-supervised, self-normalizing neural networks, enabling one-shot transfer learning. Our experiments on 22 EDFAs in Open Ireland and COSMOS testbeds show high-accuracy transfer-learning even when operated across different amplifier types.

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arxiv.jp, DeepL