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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag
Standort: ---
Exemplare: ---
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 Online-Ressource
Verfasst von:Arnold, Elias [VerfasserIn]   i
 Böcherer, Georg [VerfasserIn]   i
 Müller, Eric [VerfasserIn]   i
 Spilger, Philipp [VerfasserIn]   i
 Schemmel, Johannes [VerfasserIn]   i
 Calabrò, Stefano [VerfasserIn]   i
 Kuschnerov, Maxim [VerfasserIn]   i
Titel:Spiking neural network equalization for IM/DD optical communication
Verf.angabe:Elias Arnold, Georg Böcherer, Eric Müller, Philipp Spilger, Johannes Schemmel, Stefano Calabrò, Maxim Kuschnerov
Ausgabe:Version v2
E-Jahr:2022
Jahr:1 Jun 2022
Umfang:5 S.
Fussnoten:Version 1 vom 9 Mai 2022, Version 2 vom 1 Juni 2022 ; Gesehen am 17.10.2022
Titel Quelle:Enthalten in: De.arxiv.org
Ort Quelle:[S.l.] : Arxiv.org, 1991
Jahr Quelle:2022
Band/Heft Quelle:(2022), Artikel-ID 2205.04263, Seite 1-5
Abstract: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.
DOI:doi:10.48550/arXiv.2205.04263
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Volltext ; Verlag: https://doi.org/10.48550/arXiv.2205.04263
 Volltext: http://arxiv.org/abs/2205.04263
 DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2205.04263
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:Computer Science - Neural and Evolutionary Computing
 Electrical Engineering and Systems Science - Signal Processing
K10plus-PPN:1818996472
Verknüpfungen:→ Sammelwerk

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