289121記事公開中

トレンドワード
  2. AIベンチマークリサーチ
  3. 論文研究
  4. 光通信のための機械学習とディープラーニングに関する総説（A Survey on Machine and Deep Learning for Optical Communications）
2 分で読了
0 views

光通信のための機械学習とディープラーニングに関する総説

（A Survey on Machine and Deep Learning for Optical Communications）

#Deep Learning #Machine learning
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海先生、最近部下が光通信にAIを入れたらいいって言うんですが、何がそんなに変わるんですか。私はデジタルは苦手でして、投資対効果が知りたいんです。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、機械学習（Machine Learning, ML）とディープラーニング（Deep Learning, DL）を活用すれば、光通信システムの運用効率を上げ、運用コストや障害復旧時間を下げられる可能性が高いんですよ。

田中専務

へえ。具体的には何を学習させるんですか。現場の装置が何百台もあって、うちの現場で運用できるか不安です。

AIメンター拓海

具体は三つの観点で考えるとわかりやすいです。まず、信号品質や劣化を監視する

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

論文研究シリーズ
前の記事
テキストエンコーダーに意味的バックドアを埋め込みNSFW生成を抑止する手法
（Buster: Implanting Semantic Backdoor into Text Encoder to Mitigate NSFW Content Generation）
次の記事
SQL構文を活用した継続的意味解析の記憶ギャップ補完
（Filling Memory Gaps: Enhancing Continual Semantic Parsing via SQL Syntax）
関連記事
VLMの概念レベル説明を分離・局在化するDEAL
（DEAL: Disentangle and Localize Concept-level Explanations for VLMs）
将来を見越した公平性最適化ランキングアルゴリズム
（FARA: Future-aware Ranking Algorithm for Fairness Optimization）
マスクされたトークンを埋めるように自己回帰モデルを有効化する
（Enabling Autoregressive Models to Fill In Masked Tokens）
A Response to Elvis’ 2015 Critique of the AURA Report “From Cosmic Birth to Living Earths”
（Elvis 2015 に対する応答 — AURA報告 “From Cosmic Birth to Living Earths”）
B型超巨星の振動不安定性
（Pulsational Instability in B-type Supergiant Stars）
ILID: インドの文字体系に基づく言語識別ベンチマーク
（ILID: Native Script Language Identification for Indian Languages）
関連タグ
#Deep Learning #Machine learning
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか？

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
（Black hole/quantum machine learning correspondence）
  • 論文研究
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
（Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System）
  • 論文研究
DiReDi：AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
（DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications）
  • 論文研究

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に！
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
最新記事
低輝度AGNとX線連星の人口研究が示す新しい視点
（LOW-LUMINOSITY AGN AND X-RAY BINARY POPULATIONS IN COSMOS STAR-FORMING GALAXIES）
  • 論文研究
改良された交差エントロピー推定器を用いる尤度フリー推論
（Likelihood-free inference with an improved cross-entropy estimator）
  • 論文研究
ハドロン対と単一ハドロンの背中合わせ準包摂生成
（Semi-inclusive back-to-back production of a hadron pair and a single hadron in e+e− annihilation）
  • 論文研究
データ駆動型非滑らか最適化の学習的アプローチ
（Data-driven Nonsmooth Optimization）
  • 論文研究
Streaming Kernel PCAの高速化と省メモリ化
（Streaming Kernel PCA with ˜O(√n) Random Features）
  • 論文研究
逆多目的最適化によるパラメータ推定
（Inferring Parameters Through Inverse Multiobjective Optimization）
  • 論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む