【手続補正書】
【提出日】平成29年6月26日(2017.6.26)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
階層型深層学習（ＨＤＬ）によってデータにおける最大限の繰り返しパターンを識別するための量子プロセッサを使用する方法であって、
非量子プロセッサにおいてデータ要素のデータセットを受信するステップと、
前記非量子プロセッサによって前記データセットに基づいて目的関数を定式化するステップであって、前記目的関数は、前記データセットの第１の表現と前記データセットの第２の表現との間の差を最小化する損失項を含み、および前記目的関数における任意の複雑度を最小化する正則化項を含む、ステップと、
前記非量子プロセッサを使用して前記目的関数における第１の組の重みを変数として型変換するステップと、
前記非量子プロセッサを使用して前記目的関数の辞書に対する第１の組の値を設定するステップであって、前記辞書に対する前記第１の組の値は、各々が前記量子プロセッサにおける量子ビットに対応するベクトルを定義するいくつかの列を有する実数値の行列を含み、前記量子プロセッサにおける連結されていない量子ビットに対応する前記ベクトルのいずれかは、相互に直交する、ステップと、
前記目的関数を最小化するために、前記非量子プロセッサによって、前記量子プロセッサと相互作用するステップと
を含む、方法。
【請求項２】
目的関数を定式化するステップは、前記正則化項がＬ０ノルム形式によって規制される前記目的関数を定式化するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
目的関数を定式化するステップは、前記正則化項がＬ１ノルム形式によって規制される前記目的関数を定式化するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記正則化項は、正則化パラメータを含み、および目的関数を定式化するステップは、前記目的関数のスパーシティを制御する前記正則化パラメータに対する値を選択するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
非量子プロセッサにおいてデータ要素のデータセットを受信するステップは、画像データおよび音声データを受信するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記目的関数を最小化するために、前記非量子プロセッサによって、前記量子プロセッサと相互作用するステップは、前記辞書に対する前記第１の組の値に基づいて、前記目的関数における前記重みに対する前記第１の組の値の前記目的関数を最適化するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記重みに対する第１の組の値の前記目的関数を最適化するステップは、前記目的関数を第１の二次制約なし二値最適化（「ＱＵＢＯ」）問題にマッピングし、および前記第１のＱＵＢＯ問題を少なくともおおよそ最小化するために前記量子プロセッサを使用するステップを含み、前記第１のＱＵＢＯ問題を少なくともおおよそ最小化するために前記量子プロセッサを使用するステップは、断熱的量子計算または量子アニーリングのうちの少なくとも１つを実行するために前記量子プロセッサを使用するステップを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記目的関数を最小化するために、前記非量子プロセッサによって、前記量子プロセッサと相互作用するステップはさらに、前記辞書に対する第２の組の値に基づいて、前記重みに対する第２の組の値の前記目的関数を最適化するステップを含み、前記重みに対する第２の組の値の前記目的関数を最適化するステップは、前記目的関数を第２のＱＵＢＯ問題にマッピングし、および前記第２のＱＵＢＯ問題を少なくともおおよそ最小化するために前記量子プロセッサを使用するステップを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記目的関数を最小化するために、前記非量子プロセッサによって、前記量子プロセッサと相互作用するステップはさらに、前記重みに対する前記第１の組の値に基づいて、前記辞書に対する第２の組の値の前記目的関数を最適化するステップを含み、前記辞書に対する第２の組の値の前記目的関数を最適化するステップは、前記辞書に対する前記値の少なくとも一部を更新するために前記非量子プロセッサを使用するステップを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
前記目的関数を最小化するために、前記非量子プロセッサによって、前記量子プロセッサと相互作用するステップはさらに、前記重みに対する前記第２の組の値に基づいて、前記辞書に対する第３の組の値の前記目的関数を最適化するステップを含み、前記辞書に対する第３の組の値の前記目的関数を最適化するステップは、前記辞書に対する前記値の少なくとも一部を更新するために前記非量子プロセッサを使用するステップを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記重みに対するｔ番目の組の値の前記目的関数を最適化するステップであって、ｔは、前記辞書に対する前記第３の組の値に基づく、２より大きい整数であり、前記重みに対するｔ番目の組の値の前記目的関数を最適化するステップは、前記目的関数をｔ番目のＱＵＢＯ問題にマッピングし、および前記ｔ番目のＱＵＢＯ問題を少なくともおおよそ最小化するために前記量子プロセッサを使用するステップを含む、ステップと、
前記重みに対する前記ｔ番目の組の値に基づいて、前記辞書に対する（ｔ＋１）番目の組の値の前記目的関数を最適化するステップであって、前記辞書に対する（ｔ＋１）番目の組の値の前記目的関数を最適化するステップは、前記辞書に対する前記値の少なくとも一部を更新するために前記非量子プロセッサを使用するステップを含む、ステップと
をさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記辞書に対する前記（ｔ＋１）番目の組の値に基づいて、前記重みに対する（ｔ＋１）番目の組の値の前記目的関数を最適化するステップをさらに含み、前記重みに対する（ｔ＋１）番目の組の値の前記目的関数を最適化するステップは、前記目的関数を（ｔ＋１）番目のＱＵＢＯ問題にマッピングし、および前記（ｔ＋１）番目のＱＵＢＯ問題を少なくともおおよそ最小化するために前記量子プロセッサを使用するステップを含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記重みに対する前記ｔ番目の組の値に基づいて、前記辞書に対する（ｔ＋１）番目の組の値の前記目的関数を最適化するステップ、および前記辞書に対する前記（ｔ＋１）番目の組の値に基づいて、前記重みに対する（ｔ＋１）番目の組の値の前記目的関数を最適化するステップは、少なくとも１つの解判定基準が満たされるまで、ｔの増分値にわたり繰り返される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記少なくとも１つの解判定基準は、前記重みに対する前記値の組の収束、または前記辞書に対する前記値の組の収束のいずれかを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記目的関数を最小化することは、学習問題における特徴を生成することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
学習問題における特徴を生成することは、パターン認識問題、人工ニューラルネットワーク問題のトレーニング、ならびにソフトウェア証明および検証問題のうちの少なくとも１つにおける特徴を生成することを含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
学習問題における特徴を生成することは、機械学習問題または人工知能の適用のうちの少なくとも１つにおける特徴を生成することを含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
前記目的関数を最小化することは、スパース最小二乗問題を解決することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記目的関数の前記辞書に対する第１の組の値を設定するステップは、
実数値の行列を生成するステップであって、前記行列の各エントリが正数と負数との間の乱数である、ステップと、
各列に対するノルムが１に対して等しいように前記行列の各列を再正規化するステップと、
前記行列の各列に対し、
前記列のゼロ空間を計算するステップと、
前記列を、前記列のゼロ空間基底にあるランダムエントリの列と置き換えるステップと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
前記非量子プロセッサを使用して前記目的関数における第１の組の重みを変数として型変換するステップは、前記非量子プロセッサを使用して第１の組の重みをブール変数として型変換するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
少なくとも１つのラベル要素からなる少なくとも１つのラベルを前記データセットに組み込むステップをさらに含み、前記少なくとも１つのラベルは、少なくとも抽象的レベルで前記データセットにおいて表される対象を論理的に識別するラベル情報、または前記データの組において表される前記対象が属するカテゴリを表す、請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
少なくとも１つのラベルを組み込むステップは、前記データセットにおいて表される前記対象を、定義された組の人間に属する英数字、自動車の製造および／もしくはモデル、定義された組の物体、定義された外部もしくは被疑物体、または解剖学的特徴のタイプのうちの少なくとも１つとして論理的に識別するラベル情報を表す少なくとも１つのラベルを組み込むステップを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
少なくとも１つのラベルを組み込むステップは、ラベル情報を表す少なくとも１つのラベルを組み込むステップを含み、および前記ラベル情報は、対応するデータ要素と同一のタイプである、請求項２１に記載の方法。
【請求項２４】
非量子プロセッサにおいてデータ要素のデータセットを受信するステップは、画像データとして表されるデータセットを受信するステップを含み、前記組み込まれた少なくとも１つのラベル要素は、画像データを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２５】
少なくとも１つのラベル要素からなる少なくとも１つのラベルを前記データセットに組み込むステップは、少なくとも１つのラベル要素からなる少なくとも１つのラベルを組み込むステップを含み、前記少なくとも１つのラベル要素は、画像データを含み、および前記ラベル要素の空間位置は、前記ラベル情報を少なくとも部分的に符号化する、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
目的関数を定式化するステップは、前記データセットおよび前記組み込まれた少なくとも１つのラベルの両方に基づいて、目的関数を定式化するステップを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２７】
非量子プロセッサにおいてデータ要素のデータセットを受信するステップは、異なるタイプまたはフォーマットのデータとして表されるデータセットを受信するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２８】
前記目的関数は、
【数１】
2016531343.tif 000001
の形式である、請求項１に記載の方法。
【請求項２９】
階層型深層学習（ＨＤＬ）によってデータにおける最大限の繰り返しパターンを識別するシステムであって、
量子プロセッサと、
前記量子プロセッサと通信可能に結合されたデジタルプロセッサと、
プロセッサ可読記憶媒体であって、
非量子プロセッサにおいてデータ要素のデータセットを受信することと、
前記非量子プロセッサによって前記データセットに基づいて目的関数を定式化することであって、前記目的関数は、前記データセットの第１の表現と前記データセットの第２の表現との間の差を最小化する損失項を含み、および前記目的関数における任意の複雑度を最小化する正則化項を含む、定式化することと、
前記非量子プロセッサを使用して前記目的関数における第１の組の重みを変数として型変換することと、
前記非量子プロセッサを使用して前記目的関数の辞書に対する第１の組の値を設定することであって、前記辞書に対する前記第１の組の値は、各々が前記量子プロセッサにおける量子ビットに対応するベクトルを定義するいくつかの列を有する実数値の行列を含み、前記量子プロセッサにおける連結されていない量子ビットに対応する前記ベクトルのいずれかは、相互に直交する、設定することと、
前記目的関数を最小化するために、前記非量子プロセッサによって、前記量子プロセッサと相互作用することと
を行うためのプロセッサ実行可能命令を含むプロセッサ可読記憶媒体と
を含む、システム。
【請求項３０】
階層型深層学習（ＨＤＬ）によって、データにおける最大限の繰り返しパターンを識別する方法であって、
デジタルプロセッサにおいてラベル付けされたデータ要素のラベル付けされたデータセットを受信するステップであって、少なくとも１つのラベルを組み込む、各々のラベル付けされたデータ要素は、少なくとも１つのラベル要素からなる、ステップと、
前記デジタルプロセッサによって、前記ラベル付けされたデータセットに基づいて目的関数を定式化するステップと、
前記デジタルプロセッサを使用して、前記目的関数における重みの組をブール変数として型変換し、
前記デジタルプロセッサを使用して、辞書に対する第１の組の値を設定し、および
前記辞書に対する前記第１の組の値に基づいて、ブール重みに対する第１の組の値の前記目的関数を最適化する
ことによって、前記目的関数を最小化するために前記デジタルプロセッサによって、量子プロセッサと相互作用するステップと
を含む、方法。
【請求項３１】
前記ブール重みに対する第１の組の値の前記目的関数を最適化するステップは、前記目的関数を第１の二次制約なし二値最適化（「ＱＵＢＯ」）問題にマッピングし、および前記第１のＱＵＢＯ問題を少なくともおおよそ最小化するために量子プロセッサを使用するステップを含み、前記第１のＱＵＢＯ問題を少なくともおおよそ最小化するために前記量子プロセッサを使用するステップは、断熱的量子計算または量子アニーリングのうちの少なくとも１つを実行するために前記量子プロセッサを使用するステップを含む、請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
前記ブール重みに対する前記第１の組の値に基づいて、前記辞書に対する第２の組の値の前記目的関数を最適化するステップをさらに含み、前記辞書に対する第２の組の値の前記目的関数を最適化するステップは、前記辞書に対する前記値の少なくとも一部を更新するために前記デジタルプロセッサを使用するステップを含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記辞書に対する前記第２の組の値に基づいて、前記ブール重みに対する第２の組の値の前記目的関数を最適化するステップをさらに含み、前記ブール重みに対する第２の組の値の前記目的関数を最適化するステップは、前記目的関数を第２のＱＵＢＯ問題にマッピングし、および前記第２のＱＵＢＯ問題を少なくともおおよそ最小化するために前記量子プロセッサを使用するステップを含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項３４】
前記ブール重みに対する前記第２の組の値に基づいて、前記辞書に対する第３の組の値の前記目的関数を最適化するステップをさらに含み、前記辞書に対する第３の組の値の前記目的関数を最適化するステップは、前記辞書に対する前記値の少なくとも一部を更新するために前記デジタルプロセッサを使用するステップを含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
非量子プロセッサにおいてデータ要素のデータセットを受信することと、
前記非量子プロセッサによって前記データセットに基づいて目的関数を定式化することであって、前記目的関数は、前記データセットの第１の表現と前記データセットの第２の表現との間の差を最小化する損失項を含み、および前記目的関数における任意の複雑度を最小化する正則化項を含む、定式化することと、
前記非量子プロセッサを使用して、前記目的関数における第１の組の重みを変数として型変換することと、
前記非量子プロセッサを使用して前記目的関数の辞書に対する第１の組の値を設定することであって、前記辞書に対する前記第１の組の値は、各々が前記量子プロセッサにおける量子ビットに対応するベクトルを定義するいくつかの列を有する実数値の行列を含み、前記量子プロセッサにおける連結されていない量子ビットに対応する前記ベクトルのいずれかは、相互に直交する、設定することと、
前記目的関数を最小化するために、前記非量子プロセッサによって、前記量子プロセッサと相互作用することと
を行うためのプロセッサ実行可能命令を含む、プロセッサ可読記憶媒体。
【請求項３６】
階層型深層学習（ＨＤＬ）によってデータにおける最大限の繰り返しパターンを識別するために量子プロセッサを使用する方法であって、
非量子プロセッサにおいてデータ要素のデータセットを受信するステップと、
データ要素の前記データセットを事前処理して、事前処理されたデータセットを生成するステップと、
前記非量子プロセッサによって、前記事前処理されたデータセットに基づいて目的関数を定式化するステップであって、前記目的関数は、前記事前処理されたデータセットの第１の表現と前記事前処理されたデータセットの第２の表現との間の差を最小化する損失項を含み、および前記目的関数における任意の複雑度を最小化する正則化項を含む、ステップと、
前記非量子プロセッサを使用して前記目的関数における第１の組の重みを変数として型変換するステップと、
前記非量子プロセッサを使用して前記目的関数の辞書に対する第１の組の値を設定するステップであって、前記辞書に対する前記第１の組の値は、前記目的関数が前記量子プロセッサの連結構造と一致するように制約される、ステップと、
前記目的関数を最小化するために、前記非量子プロセッサによって、前記量子プロセッサと相互作用するステップと、
を含む、方法。
【請求項３７】
データ要素の前記データセットは、画像データ要素の画像データセットを含み、およびデータ要素の前記データセットを事前処理するステップは、前記画像データセットの前記画像データ要素のコントラストまたは輝度のうちの少なくとも１つを正規化するステップを含む、請求項３６に記載の方法。
【請求項３８】
データ要素の前記データセットを事前処理するステップは、前記画像データセットの前記正規化された画像データ要素をホワイトニングするステップを含む、請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
前記画像データセットの前記正規化された画像データ要素をホワイトニングするステップは、零相成分分析（ＺＣＡ）ホワイトニングを前記画像データセットの前記正規化されたデータ要素に適用するステップを含む、請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
データ要素の前記データセットを事前処理するステップは、前記画像データセットの前記正規化された画像データ要素の次元を削減するステップを含む、請求項３７に記載の方法。
【請求項４１】
前記画像データセットの前記正規化された画像データ要素の次元を削減するステップは、主成分分析（ＰＣＡ）を前記画像データセットの前記正規化されたデータ要素に適用するステップを含む、請求項４０に記載の方法。
【請求項４２】
データ要素の前記データセットを事前処理するステップは、前記画像データセットの前記正規化された画像データ要素の次元を削減するステップと、前記画像データセットの前記正規化された画像データ要素をホワイトニングするステップとを含む、請求項３７に記載の方法。
【請求項４３】
データ要素の前記データセットは、画像データ要素の画像データセットを含み、前記方法は、前記画像データ要素の各々を１つ以上の分解領域に区分化するステップをさらに含む、請求項３６に記載の方法。
【請求項４４】
前記非量子プロセッサによって、区分特性を示す区分化パラメータを受信するステップをさらに含み、前記画像データ要素の各々を１つ以上の分解領域に区分化する前記ステップは、前記受信された区分化パラメータに少なくとも部分的に基づく、請求項４３に記載の方法。