Buchumschlag

Spiking neural network equalization for IM/DD optical communication

A spiking neural network (SNN) equalizer model suitable for electronic neuromorphic hardware is designed for an IM/DD link. The SNN achieves the same bit-error-rate as an artificial neural network, outperforming linear equalization.

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: Arnold, Elias (VerfasserIn) , Böcherer, Georg (VerfasserIn) , Müller, Eric (VerfasserIn) , Spilger, Philipp (VerfasserIn) , Schemmel, Johannes (VerfasserIn) , Calabrò, Stefano (VerfasserIn) , Kuschnerov, Maxim (VerfasserIn)
Dokumenttyp: Article (Journal) Kapitel/Artikel
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: 1 Jun 2022
Ausgabe:Version v2
In: Arxiv
Year: 2022, Pages: 1-5
DOI:10.48550/arXiv.2205.04263
Online-Zugang:Verlag, lizenzpflichtig, Volltext: https://doi.org/10.48550/arXiv.2205.04263
Verlag, lizenzpflichtig, Volltext: http://arxiv.org/abs/2205.04263
Volltext
Verfasserangaben:Elias Arnold, Georg Böcherer, Eric Müller, Philipp Spilger, Johannes Schemmel, Stefano Calabrò, Maxim Kuschnerov
Beschreibung
Zusammenfassung:A spiking neural network (SNN) equalizer model suitable for electronic neuromorphic hardware is designed for an IM/DD link. The SNN achieves the same bit-error-rate as an artificial neural network, outperforming linear equalization.
Beschreibung:Version 1 vom 9 Mai 2022, Version 2 vom 1 Juni 2022
Gesehen am 17.10.2022
Beschreibung:Online Resource
DOI:10.48550/arXiv.2205.04263

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