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Multi-wavelength optical information processing with deep reinforcement learning
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OA
AI
DOI：10.1038/s41377-025-01846-6.png)
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摘要
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多波长光学信息处理系统通常被应用于光学神经网络和宽带信号处理中。然而，其有效性常常因制造、传输和环境因素引起的频率选择性响应而受损。为缓解这些问题，本研究引入了一种受深度确定性策略梯度训练策略启发的深度强化学习校准（DRC）方法。该方法能够持续自主地从系统中学习，有效积累校准策略的经验知识，并展现出比传统方法更优越的适应性。在以色散补偿光纤、微环谐振器阵列和马赫-曾德尔干涉仪阵列为基础、使用多波长光载波作为光源的系统中，DRC方法可在21次迭代内实现相应的信号处理功能。该方法提供了高效且精确的控制，适用于光学卷积计算加速、微波光子信号处理和光网络路由等应用。
Keyword:
PRE-DISTORTION
TIME-STRETCH
NETWORKS
SYSTEM
期刊
L
IF:
23.4
论文数:
437
被引数:
3.0W
机构
引用论文
Dual-microcomb generation via a monochromatically pumped dual-mode microresonator.png)
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