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凌云光技術(shù)股份有限公司

VPIphotonics推出VPItoolkit™ ML Framework插件庫,助力光學系統(tǒng)設(shè)計與深度學習優(yōu)化

時間:2023-12-29 閱讀:1202
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隨著科技的不斷進步,機器學習(ML)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)等人工智能領(lǐng)域的技術(shù)逐漸成為科學和工程領(lǐng)域中不可或缺的重要工具。這些技術(shù)不僅在傳統(tǒng)的計算機科學領(lǐng)域發(fā)揮作用,也在光學仿真和設(shè)計中嶄露頭角。VPIphotonics近期推出了VPItoolkit™ ML Framework插件庫,旨在為用戶提供先進的機器學習和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應用支持,助力光學系統(tǒng)和器件的設(shè)計和優(yōu)化。

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VPItoolkit™ ML Framework插件庫可以與VPIphotonics Design Suite套件的各種仿真工具集成使用。該插件提供了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)的實現(xiàn)和設(shè)計,涵蓋多個應用領(lǐng)域,包括光學系統(tǒng)的均衡、非線性補償、光學器件的特征描述、評估和逆向設(shè)計。這一功能強大的插件使用戶能夠輕松部署定制的機器學習(ML)算法,并提供了一個基于Python的開源深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN),用戶可以立即投入使用。配備直觀易用的界面,方便用戶操作模型參數(shù)和收斂約束。

VPItoolkit™ ML Framework的目的是通過收集已知的訓練數(shù)據(jù)集,幫助用戶建立模型,基于已有的證據(jù)在存在不確定性的情況下進行預測。這些數(shù)據(jù)集可用于訓練DNN模型或其他有監(jiān)督的定制模型。利用其靈活的數(shù)據(jù)提取器和模型加載器,用戶能夠輕松、無縫地操作數(shù)字、電子和光學信號。插件的設(shè)計充分考慮了多種信號類型,以滿足不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)處理需求。通過直觀且易于使用的界面,用戶可以方便地訪問深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)的超參數(shù),從而迅速優(yōu)化模型以提高性能。同時,插件支持使用開源文件格式(HDF5)存儲大型、復雜、異構(gòu)數(shù)據(jù),進一步增強了其靈活性和適用性。下面是兩個典型仿真示例及結(jié)果:

 

 

在短距離應用中基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)的NRZ 和 PAM4 信號均衡

 

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圖1是系統(tǒng)原理圖。在左側(cè),有NRZ 發(fā)射機、Mach-Zehnder 調(diào)制器等模塊,信號通過光纖到達右側(cè)接收端,并經(jīng)過模擬到數(shù)字轉(zhuǎn)換,產(chǎn)生一個輸出。VPItoolkit™ ML Framework的工作原理是通過插入數(shù)字數(shù)據(jù)提取器,輸入為理想的位流,輸出為通過系統(tǒng)后產(chǎn)生的偏斜信號,輸入-輸出對被加載到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法中,用戶可以在軟件中設(shè)置深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)的超參數(shù),包括 DNN 模型中的層數(shù)、神經(jīng)元數(shù)量以及用于收斂的周期數(shù)。大量的訓練數(shù)據(jù)集被輸入算法以定義模型,用于信號均衡,通過DNN對系統(tǒng)輸出進行調(diào)整以逼近理想的輸入信號。

圖2展示了仿真結(jié)果,原始序列以藍色表示,經(jīng)過DNN均衡后的輸出位流為紅色。輸出與原始信號高度接近,驗證了該模型的有效性。這種方法同樣適用于相干系統(tǒng)。


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圖1


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圖2

該示例在數(shù)字信號處理(DSP)中輕松插入數(shù)字數(shù)據(jù)提取器和模型加載器,以支持 DNN與現(xiàn)代基準 DSP 算法進行有效集成,實現(xiàn)了端到端的性能仿真。用戶可通過該功能全面了解均衡效果,并在需要時進行優(yōu)化。值得注意的是,模型不受特定信號格式的限制,對任何調(diào)制格式(m QAM、m PAM、OFDM 等)透明,具有廣泛的適用性。為了幫助用戶更好地理解和應用這一示例,VPIphotonics提供了詳盡的 NRZ 和 PAM4 演示Demo,逐步指導用戶如何設(shè)置原理圖和用例。

 

DNN用于特定的放大器設(shè)計中的

特性和性能參數(shù)表征

 

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圖3鑒定具有 4 個輸入的 2 級 EDFA 的原理圖,四路信號復用后作為輸入,信號通過光纖放大器后收集輸入和輸出來訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

圖4通過比較仿真的EDFA模型(綠線)和DNN模型(藍線),可以看出,與物理模型不同,利用DNN模型能夠在模擬環(huán)境中探索不同的配置,而無需在實驗室中冒損壞物理設(shè)備的風險。


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圖3


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圖4

VPItoolkit™ ML Framework插件庫還有更多應用場景,如光纖非線性補償、優(yōu)化系統(tǒng)參數(shù)和估算傳輸質(zhì)量等,極大方便了大型數(shù)據(jù)集的收集和存儲,無需編碼可以輕松訪問 DNN 超參數(shù),并且無縫集成到現(xiàn)有的 VPIphotonics Design Suite中。

 

 

 

 

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