【手続補正書】
【提出日】平成29年2月6日(2017.2.6)
【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】
ニューラルデバイスの外部の装置を用いて、人工神経系を有する前記ニューラルデバイスをトレーニングするための方法であって、
前記装置を用いて、トレーニング環境内の前記ニューラルデバイスを観察することと、
前記装置を用いて、前記観察することに少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節すること、ここにおいて、
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、前記トレーニング環境におけるオブジェクトの周囲の仮想境界または前記ニューラルデバイスの周囲の仮想境界のうちの少なくとも１つを備え、
前記オブジェクトの周囲の前記仮想境界は、前記オブジェクトの実際の境界よりも大きく、
前記ニューラルデバイスの周囲の前記仮想境界は、前記ニューラルデバイスの実際の境界よりも大きい、と、
を備える、方法。
【請求項２】
前記調節された少なくとも１つのトレーニングパラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記ニューラルデバイスの時間が反応することを可能にすること、
をさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記観察すること、前記調節すること、および前記可能にすることを１回または複数回繰り返すこと、
をさらに備える、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、前記トレーニング環境の少なくとも１つの環境ファクタを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節することは、前記オブジェクトの周囲の前記仮想境界の大きさまたは形状のうちの少なくとも１つを調整すること、
を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記オブジェクトの周囲の前記仮想境界は前記オブジェクトの形状に適合する、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記オブジェクトの周囲の前記仮想境界は、それに関連付けられるノイズファクタを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記観察することに少なくとも部分的に基づいて、前記オブジェクトの周囲の前記仮想境界に関連付けられる前記ノイズファクタを調整すること、
をさらに備える、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節することは、前記ニューラルデバイスによる感知に影響を与えるために、前記少なくとも１つの環境ファクタを調整すること、
を備える、請求項４に記載の方法。
【請求項１０】
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、前記ニューラルデバイスの少なくとも１つの学習ファクタを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記少なくとも１つの学習ファクタは、スパイキングレート、学習速度、神経調節の量または効果、シナプス可塑性のための能力、センサーの感度、モータ制御の利得、制御信号の利得、前記人工神経系に含まれる人工ニューロンの数、または前記人工神経系におけるシナプス結合数のうちの少なくとも１つを備える、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記少なくとも１つの学習ファクタは、前記ニューラルデバイスのためのニューラルモデルにおける時定数、前記ニューラルモデルの状態、前記ニューラルモデルの１つまたは複数の係数、あるいは前記ニューラルモデルの１つまたは複数の式のうちの少なくとも１つを備える、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記ニューラルデバイスの周囲の前記仮想境界は、前記ニューラルデバイスの表面から均一な間隔を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節することは、前記ニューラルデバイスの周囲の前記仮想境界の大きさまたは形状のうちの少なくとも１つを調整することを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節することは、前記トレーニング環境における前記ニューラルデバイスの周囲および前記オブジェクトの周囲の前記仮想境界間の重複の深度、領域、量、またはレートに少なくとも部分的に基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節することは、
前記観察すること、または前記ニューラルデバイスからのセンサーデータのうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づいて、第１の報酬利得を生成することと、
前記第１の報酬利得に少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節することと、
を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
制御コマンドを受信することと、
前記制御コマンドに少なくとも部分的に基づいて、第２の報酬利得を生成すること、ここにおいて、前記調節することは、前記第１および第２の報酬利得に少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節することを備える、と、
をさらに備える、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記観察することは、前記トレーニング環境内の前記ニューラルデバイスあるいは１つまたは複数のオブジェクトの位置、時間、または速度のうちの少なくとも１つを監視することを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
同じトレーニング環境内の別のニューラルデバイスを観察することと、
前記別のニューラルデバイスの前記観察に少なくとも部分的に基づいて、前記別のニューラルデバイスの少なくとも１つの学習ファクタを調節することと、
をさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
人工神経系を有するニューラルデバイスをトレーニングするための装置であって、
トレーニング環境内の前記ニューラルデバイスを観察して、
前記観察することに少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節する、ここにおいて、
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、前記トレーニング環境におけるオブジェクトの周囲の仮想境界または前記ニューラルデバイスの周囲の仮想境界のうちの少なくとも１つを備え、
前記オブジェクトの周囲の前記仮想境界は、前記オブジェクトの実際の境界よりも大きく、
前記ニューラルデバイスの周囲の前記仮想境界は、前記ニューラルデバイスの実際の境界よりも大きい、
ように構成された処理システムと、
前記処理システムに結合されたメモリと、
を備える、装置。
【請求項２１】
前記処理システムは、前記調節された少なくとも１つのトレーニングパラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記ニューラルデバイスの時間が反応することを可能にするようにさらに構成される、請求項２０に記載の装置。
【請求項２２】
前記処理システムは、前記観察すること、前記調節すること、および前記可能にすることを１回または複数回繰り返すようにさらに構成される、請求項２１に記載の装置。
【請求項２３】
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、前記トレーニング環境の少なくとも１つの環境ファクタを備える、請求項２０に記載の装置。
【請求項２４】
前記処理システムは、前記オブジェクトの周囲の前記仮想境界の大きさまたは形状のうちの少なくとも１つを調整することによって、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するように構成される、請求項２０に記載の装置。
【請求項２５】
前記オブジェクトの周囲の前記仮想境界は、前記オブジェクトの形状に適合する、請求項２０に記載の装置。
【請求項２６】
前記オブジェクトの周囲の前記仮想境界は、それに関連付けられるノイズファクタを有する、請求項２０に記載の装置。
【請求項２７】
前記処理システムは、前記観察することに少なくとも部分的に基づいて、前記オブジェクトの周囲の前記仮想境界に関連付けられる前記ノイズファクタを調整するように、さらに構成される、請求項２６に記載の装置。
【請求項２８】
前記処理システムは、前記ニューラルデバイスによる感知に影響を与えるために、前記少なくとも１つの環境ファクタを調整することによって、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するように構成される、請求項２３に記載の装置。
【請求項２９】
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、前記ニューラルデバイスの少なくとも１つの学習ファクタを備える、請求項２０に記載の装置。
【請求項３０】
前記少なくとも１つの学習ファクタは、スパイキングレート、学習速度、神経調節の量または効果、シナプス可塑性のための能力、センサーの感度、モータ制御の利得、制御信号の利得、前記人工神経系に含まれる人工ニューロンの数、または前記人工神経系におけるシナプス結合数のうちの少なくとも１つを備える、請求項２９に記載の装置。
【請求項３１】
前記少なくとも１つの学習ファクタは、前記ニューラルデバイスのためのニューラルモデルにおける時定数、前記ニューラルモデルの状態、前記ニューラルモデルの１つまたは複数の係数、あるいは前記ニューラルモデルの１つまたは複数の式のうちの少なくとも１つを備える、請求項２９に記載の装置。
【請求項３２】
前記ニューラルデバイスの周囲の前記仮想境界は、前記ニューラルデバイスの表面から均一な間隔を有する、請求項２０に記載の装置。
【請求項３３】
前記処理システムは、前記ニューラルデバイスの周囲の前記仮想境界の大きさまたは形状のうちの少なくとも１つを調整することによって、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するように構成される、請求項２０に記載の装置。
【請求項３４】
前記処理システムは、前記トレーニング環境における前記ニューラルデバイスの周囲および前記オブジェクトの周囲の仮想境界間の重複の深度、領域、量、またはレートに少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するように構成される、請求項２０に記載の装置。
【請求項３５】
前記処理システムは、
前記観察すること、または前記ニューラルデバイスからのセンサーデータのうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づいて、第１の報酬利得を生成することと、
前記第１の報酬利得に少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節することと、
によって、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するように構成される、請求項２０に記載の装置。
【請求項３６】
前記処理システムは、
制御コマンドを受信し、
前記制御コマンドに少なくとも部分的に基づいて、第２の報酬利得を生成し、ここにおいて、前記処理システムは、前記第１および第２の報酬利得に少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するように構成される、
ようにさらに構成される、請求項３５に記載の装置。
【請求項３７】
前記処理システムは、前記トレーニング環境内の前記ニューラルデバイスあるいは１つまたは複数のオブジェクトの位置、時間、または速度のうちの少なくとも１つを監視することによって、前記ニューラルデバイスを観察するように構成される、請求項２０に記載の装置。
【請求項３８】
前記処理システムは、
同じトレーニング環境内の別のニューラルデバイスを観察し、
前記別のニューラルデバイスの前記観察に少なくとも部分的に基づいて、前記別のニューラルデバイスの少なくとも１つの学習ファクタを調節する、
ようにさらに構成される、請求項２０に記載の装置。
【請求項３９】
人工神経系を有するニューラルデバイスをトレーニングするための装置であって、
トレーニング環境内の前記ニューラルデバイスを観察するための手段と、
前記観察することに少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するための手段、ここにおいて、
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、前記トレーニング環境におけるオブジェクトの周囲の仮想境界または前記ニューラルデバイスの周囲の仮想境界のうちの少なくとも１つを備え、
前記オブジェクトの周囲の前記仮想境界は、前記オブジェクトの実際の境界よりも大きく、
前記ニューラルデバイスの周囲の前記仮想境界は、前記ニューラルデバイスの実際の境界よりも大きい、と、
を備える、装置。
【請求項４０】
前記調節された少なくとも１つのトレーニングパラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記ニューラルデバイスの時間が反応することを可能にするための手段、
をさらに備える、請求項３９に記載の装置。
【請求項４１】
前記観察すること、前記調節すること、および前記可能にすることを１回または複数回繰り返すための手段、
をさらに備える、請求項４０に記載の装置。
【請求項４２】
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、前記トレーニング環境の少なくとも１つの環境ファクタを備える、請求項３９に記載の装置。
【請求項４３】
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するための前記手段は、前記オブジェクトの周囲の前記仮想境界の大きさまたは形状のうちの少なくとも１つを調整するように構成される、請求項３９に記載の装置。
【請求項４４】
前記オブジェクトの周囲の前記仮想境界は、前記オブジェクトの形状に適合する、請求項３９に記載の装置。
【請求項４５】
前記オブジェクトの周囲の前記仮想境界は、それに関連付けられるノイズファクタを有する、請求項３９に記載の装置。
【請求項４６】
前記観察することに少なくとも部分的に基づいて、前記オブジェクトの周囲の前記仮想境界に関連付けられる前記ノイズファクタを調整するための手段、
をさらに備える、請求項４５に記載の装置。
【請求項４７】
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するための前記手段は、前記ニューラルデバイスによる感知に影響を与えるために、前記少なくとも１つの環境ファクタを調整するように構成される、請求項４２に記載の装置。
【請求項４８】
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、前記ニューラルデバイスの少なくとも１つの学習ファクタを備える、請求項３９に記載の装置。
【請求項４９】
前記少なくとも１つの学習ファクタは、スパイキングレート、学習速度、神経調節の量または効果、シナプス可塑性のための能力、センサーの感度、モータ制御の利得、制御信号の利得、前記人工神経系に含まれる人工ニューロンの数、または前記人工神経系におけるシナプス結合数のうちの少なくとも１つを備える、請求項４８に記載の装置。
【請求項５０】
前記少なくとも１つの学習ファクタは、前記ニューラルデバイスのためのニューラルモデルにおける時定数、前記ニューラルモデルの状態、前記ニューラルモデルの１つまたは複数の係数、あるいは前記ニューラルモデルの１つまたは複数の式のうちの少なくとも１つを備える、請求項４８に記載の装置。
【請求項５１】
前記ニューラルデバイスの周囲の前記仮想境界は、前記ニューラルデバイスの表面から均一な間隔を有する、請求項３９に記載の装置。
【請求項５２】
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するための前記手段は、前記ニューラルデバイスの周囲の前記仮想境界の大きさまたは形状のうちの少なくとも１つを調整するように構成される、請求項３９に記載の装置。
【請求項５３】
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するための前記手段は、前記トレーニング環境における前記ニューラルデバイスの周囲および前記オブジェクトの周囲の仮想境界間の重複の深度、領域、量、またはレートに少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するように構成される、請求項３９に記載の装置。
【請求項５４】
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するための前記手段は、
前記観察することまたは前記ニューラルデバイスからのセンサーデータのうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づいて、第１の報酬利得を生成し、
前記第１の報酬利得に少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節する、
ように構成される、請求項３９に記載の装置。
【請求項５５】
制御コマンドを受信するための手段と、
前記制御コマンドに少なくとも部分的に基づいて、第２の報酬利得を生成するための手段、ここにおいて、調節するための前記手段は、前記第１および第２の報酬利得に少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するように構成される、と、
をさらに備える、請求項５４に記載の装置。
【請求項５６】
観察するための前記手段は、前記トレーニング環境内の前記ニューラルデバイスあるいは１つまたは複数のオブジェクトの位置、時間、または速度のうちの少なくとも１つを監視するように構成される、請求項３９に記載の装置。
【請求項５７】
同じトレーニング環境内の別のニューラルデバイスを観察するための手段と、
前記別のニューラルデバイスの前記観察に少なくとも部分的に基づいて、前記別のニューラルデバイスの少なくとも１つの学習ファクタを調節するための手段と、
をさらに備える、請求項３９に記載の装置。
【請求項５８】
ニューラルデバイスの外部の装置を用いて、人工神経系を有する前記ニューラルデバイスをトレーニングするための非一時的なコンピュータ可読媒体であって、
前記装置を用いて、トレーニング環境内の前記ニューラルデバイスを観察し、
前記装置を置用いて、前記観察することに少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節する、ここにおいて、
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、前記トレーニング環境におけるオブジェクトの周囲の仮想境界または前記ニューラルデバイスの周囲の仮想境界のうちの少なくとも１つを備え、
前記オブジェクトの周囲の前記仮想境界は、前記オブジェクトの実際の境界よりも大きく、
前記ニューラルデバイスの周囲の前記仮想境界は、前記ニューラルデバイスの実際の境界よりも大きい、
ための実行可能な命令を有する、非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項５９】
前記調節された少なくとも１つのトレーニングパラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記ニューラルデバイスの時間が反応することを可能にする、
ための実行可能な命令をさらに備える、請求項５８に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項６０】
前記観察すること、前記調節すること、および前記可能にすることを１回または複数回繰り返す、
ための実行可能な命令をさらに備える、請求項５９に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項６１】
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、前記トレーニング環境の少なくとも１つの環境ファクタを備える、請求項５８に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項６２】
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節することは、前記オブジェクトの周囲の前記仮想境界の大きさまたは形状のうちの少なくとも１つを調整することを備える、請求項５８に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項６３】
前記オブジェクトの周囲の前記仮想境界は、前記オブジェクトの形状に適合する、請求項５８に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項６４】
前記オブジェクトの周囲の前記仮想境界は、それに関連付けられるノイズファクタを有する、請求項５８に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項６５】
前記観察することに少なくとも部分的に基づいて、前記オブジェクトの周囲の前記仮想境界に関連付けられる前記ノイズファクタを調整する、
ための実行可能な命令をさらに備える、請求項６４に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項６６】
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節することは、前記ニューラルデバイスによる感知に影響を与えるために、前記少なくとも１つの環境ファクタを調整することを備える、請求項６１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項６７】
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、前記ニューラルデバイスの少なくとも１つの学習ファクタを備える、請求項５８に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項６８】
前記少なくとも１つの学習ファクタは、スパイキングレート、学習速度、神経調節の量または効果、シナプス可塑性のための能力、センサーの感度、モータ制御の利得、制御信号の利得、前記人工神経系に含まれる人工ニューロンの数、または前記人工神経系におけるシナプス結合数のうちの少なくとも１つを備える、請求項６７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項６９】
前記少なくとも１つの学習ファクタは、前記ニューラルデバイスのためのニューラルモデルにおける時定数、前記ニューラルモデルの状態、前記ニューラルモデルの１つまたは複数の係数、あるいは前記ニューラルモデルの１つまたは複数の式のうちの少なくとも１つを備える、請求項６７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項７０】
前記ニューラルデバイスの周囲の前記仮想境界は、前記ニューラルデバイスの表面から均一な間隔を有する、請求項５８に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項７１】
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節することは、前記ニューラルデバイスの周囲の前記仮想境界の大きさまたは形状のうちの少なくとも１つを調整することを備える、請求項５８に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項７２】
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節することは、前記トレーニング環境における前記ニューラルデバイスの周囲および前記オブジェクトの周囲の仮想境界間の重複の深度、領域、量、またはレートに少なくとも部分的に基づく、請求項５８に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項７３】
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節することは、
前記観察すること、または前記ニューラルデバイスからのセンサーデータのうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づいて、第１の報酬利得を生成することと、
前記第１の報酬利得に少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節することと、
を備える、請求項５８に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項７４】
制御コマンドを受信し、
前記制御コマンドに少なくとも部分的に基づいて、第２の報酬利得を生成し、ここにおいて、前記調節することは、前記第１および第２の報酬利得に少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節することを備える、
ための実行可能な命令をさらに備える、請求項７３に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項７５】
前記観察することは、前記トレーニング環境内の前記ニューラルデバイスあるいは１つまたは複数のオブジェクトの位置、時間、または速度のうちの少なくとも１つを監視することを備える、請求項５８に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項７６】
同じトレーニング環境内の別のニューラルデバイスを観察し、
前記別のニューラルデバイスの前記観察に少なくとも部分的に基づいて、前記別のニューラルデバイスの少なくとも１つの学習ファクタを調節する、
ために実行可能な命令をさらに備える、請求項５８に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項７７】
人工神経系を有するニューラルデバイスをトレーニングするための方法であって、
前記ニューラルデバイスで、前記ニューラルデバイスの少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するための命令を受信すること、ここにおいて、
前記ニューラルデバイス、または前記ニューラルデバイスをトレーニングするためにトレーニング環境に配置されたオブジェクトのうちの少なくとも１つは、前記ニューラルデバイスまたは前記オブジェクトのうちの前記少なくとも１つの実際の境界よりも大きい、それに関連付けられる仮想境界を有し、
前記受信された命令は、前記仮想境界との衝突に少なくとも部分的に基づく、と、
前記受信された命令に少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節することと、
を備える、方法。
【請求項７８】
前記調節された少なくとも１つのトレーニングパラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記トレーニング環境内で１つまたは複数の行動を取ること、
をさらに備える、請求項７７に記載の方法。
【請求項７９】
前記ニューラルデバイスで、前記トレーニング環境についてのデータを感知することと、
前記ニューラルデバイスの外部のトレーニング装置に前記データを送信することと、
をさらに備える、請求項７７に記載の方法。
【請求項８０】
前記命令は前記トレーニング装置から受信される、請求項７９に記載の方法。
【請求項８１】
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、スパイキングレート、学習速度、神経調節の量または効果、シナプス可塑性のための能力、センサーの感度、モータ制御の利得、制御信号の利得、前記人工神経系に含まれる人工ニューロンの数、または前記人工神経系におけるシナプス結合数のうちの少なくとも１つを備える、請求項７７に記載の方法。
【請求項８２】
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、前記ニューラルデバイスのためのニューラルモデルにおける時定数、前記ニューラルモデルの状態、前記ニューラルモデルの１つまたは複数の係数、あるいは前記ニューラルモデルの１つまたは複数の式のうちの少なくとも１つを備える、請求項７７に記載の方法。
【請求項８３】
処理システムであって、
装置の少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するための命令を受信し、ここにおいて、
前記装置、または前記装置をトレーニングするためにトレーニング環境に配置されたオブジェクトのうちの少なくとも１つは、前記装置または前記オブジェクトのうちの前記少なくとも１つの実際の境界よりも大きい、それに関連付けられる仮想境界を有し、
前記受信された命令は、前記仮想境界との衝突に少なくとも部分的に基づく、
前記受信された命令に少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節する、
ように構成された処理システムと、
前記処理システムに結合されたメモリと、
を備える、人工神経系を有する装置。
【請求項８４】
前記処理システムは、前記調節された少なくとも１つのトレーニングパラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記トレーニング環境内で１つまたは複数の行動を取るようにさらに構成される、請求項８３に記載の装置。
【請求項８５】
前記処理システムは、
前記トレーニング環境についてのデータを感知して、
トレーニング装置に前記データを送信する、
ようにさらに構成される、請求項８３に記載の装置。
【請求項８６】
前記命令は前記トレーニング装置から受信される、請求項８５に記載の装置。
【請求項８７】
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、スパイキングレート、学習速度、神経調節の量または効果、シナプス可塑性のための能力、センサーの感度、モータ制御の利得、制御信号の利得、前記人工神経系に含まれる人工ニューロンの数、または前記人工神経系におけるシナプス結合数のうちの少なくとも１つを備える、請求項８３に記載の装置。
【請求項８８】
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、前記装置のためのニューラルモデルにおける時定数、前記ニューラルモデルの状態、前記ニューラルモデルの１つまたは複数の係数、あるいは前記ニューラルモデルの１つまたは複数の式のうちの少なくとも１つを備える、請求項８３に記載の装置。
【請求項８９】
装置の少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するための命令を受信するための手段、ここにおいて、
前記装置、または前記装置をトレーニングするためにトレーニング環境に配置されたオブジェクトのうちの少なくとも１つは、前記装置または前記オブジェクトのうちの前記少なくとも１つの実際の境界よりも大きい、それに関連付けられる仮想境界を有し、
前記受信された命令は、前記仮想境界との衝突に少なくとも部分的に基づく、と、
前記受信された命令に少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するための手段と、
を備える、人工神経系を有する装置。
【請求項９０】
前記調節された少なくとも１つのトレーニングパラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記トレーニング環境内で１つまたは複数の行動を取るための手段、
をさらに備える、請求項８９に記載の装置。
【請求項９１】
前記トレーニング環境についてのデータを感知するための手段と、
トレーニング装置に前記データを送信するための手段と、
をさらに備える、請求項８９に記載の装置。
【請求項９２】
前記命令は前記トレーニング装置から受信される、請求項９１に記載の装置。
【請求項９３】
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、スパイキングレート、学習速度、神経調節の量または効果、シナプス可塑性のための能力、センサーの感度、モータ制御の利得、制御信号の利得、前記人工神経系に含まれる人工ニューロンの数、または前記人工神経系におけるシナプス結合数のうちの少なくとも１つを備える、請求項８９に記載の装置。
【請求項９４】
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、前記装置のためのニューラルモデルにおける時定数、前記ニューラルモデルの状態、前記ニューラルモデルの１つまたは複数の係数、あるいは前記ニューラルモデルの１つまたは複数の式のうちの少なくとも１つを備える、請求項８９に記載の装置。
【請求項９５】
人工神経系を有するニューラルデバイスをトレーニングするための非一時的なコンピュータ可読媒体であって、
前記ニューラルデバイスで、前記ニューラルデバイスの少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するための命令を受信し、ここにおいて、
前記ニューラルデバイス、または前記ニューラルデバイスをトレーニングするためにトレーニング環境に配置されたオブジェクトのうちの少なくとも１つは、前記ニューラルデバイスまたは前記オブジェクトのうちの前記少なくとも１つの実際の境界よりも大きい、それに関連付けられる仮想境界を有し、
前記受信された命令は、前記仮想境界との衝突に少なくとも部分的に基づく、
前記受信された命令に少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節する、
ためのコードを有する、非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項９６】
前記調節された少なくとも１つのトレーニングパラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記トレーニング環境内で１つまたは複数の行動を取る、
ためのコードをさらに備える、請求項９５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項９７】
前記ニューラルデバイスで、前記トレーニング環境についてのデータを感知し、
前記ニューラルデバイスの外部のトレーニング装置に前記データを送信する、
ためのコードをさらに備える、請求項９５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項９８】
前記命令は前記トレーニング装置から受信される、請求項９７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項９９】
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、スパイキングレート、学習速度、神経調節の量または効果、シナプス可塑性のための能力、センサーの感度、モータ制御の利得、制御信号の利得、前記人工神経系に含まれる人工ニューロンの数、または前記人工神経系におけるシナプス結合数のうちの少なくとも１つを備える、請求項９５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１００】
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、前記ニューラルデバイスのためのニューラルモデルにおける時定数、前記ニューラルモデルの状態、前記ニューラルモデルの１つまたは複数の係数、あるいは前記ニューラルモデルの１つまたは複数の式のうちの少なくとも１つを備える、請求項９５に記載のコンピュータ可読媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２６】
[0151]特許請求の範囲は、上記で示した厳密な構成および構成要素に限定されないことを理解されたい。上記で説明した方法および装置の構成、動作および詳細において、特許請求の範囲から逸脱することなく、様々な改変、変更および変形が行われ得る。
以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［Ｃ１］
人工神経系を有するニューラルデバイスをトレーニングするための方法であって、
トレーニング環境内の前記ニューラルデバイスを観察することと、
前記観察することに少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節することと、
を備える、方法。
［Ｃ２］
前記調節された少なくとも１つのトレーニングパラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記ニューラルデバイスの時間が反応することを可能にすること、
をさらに備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ３］
前記観察すること、前記調節すること、および前記可能にすることを１回または複数回繰り返すこと、
をさらに備える、Ｃ２に記載の方法。
［Ｃ４］
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、前記トレーニング環境の少なくとも１つの環境ファクタを備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ５］
前記少なくとも１つの環境ファクタは、オブジェクトの周囲の仮想境界を備える、Ｃ４に記載の方法。
［Ｃ６］
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節することは、前記オブジェクトの周囲の前記仮想境界の大きさまたは形状のうちの少なくとも１つを調整すること、
を備える、Ｃ５に記載の方法。
［Ｃ７］
前記仮想境界は前記オブジェクトの形状に適合する、Ｃ５に記載の方法。
［Ｃ８］
前記オブジェクトの周囲の前記仮想境界は、それに関連付けられるノイズファクタを有する、Ｃ５に記載の方法。
［Ｃ９］
前記観察することに少なくとも部分的に基づいて、前記仮想境界に関連付けられる前記ノイズファクタを調整すること、
をさらに備える、Ｃ８に記載の方法。
［Ｃ１０］
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節することは、前記ニューラルデバイスによる感知に影響を与えるために、前記少なくとも１つの環境ファクタを調整すること、
を備える、Ｃ４に記載の方法。
［Ｃ１１］
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、前記ニューラルデバイスの少なくとも１つの学習ファクタを備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１２］
前記少なくとも１つの学習ファクタは、スパイキングレート、学習速度、神経調節の量または効果、シナプス可塑性のための能力、センサーの感度、モータ制御の利得、制御信号の利得、前記人工神経系に含まれる人工ニューロンの数、または前記人工神経系におけるシナプス結合数のうちの少なくとも１つを備える、Ｃ１１に記載の方法。
［Ｃ１３］
前記少なくとも１つの学習ファクタは、前記ニューラルデバイスのためのニューラルモデルにおける時定数、前記ニューラルモデルの状態、前記ニューラルモデルの１つまたは複数の係数、あるいは前記ニューラルモデルの１つまたは複数の式のうちの少なくとも１つを備える、Ｃ１１に記載の方法。
［Ｃ１４］
前記少なくとも１つの学習ファクタは、前記ニューラルデバイスの周囲の仮想境界を備える、Ｃ１１に記載の方法。
［Ｃ１５］
前記ニューラルデバイスの周囲の前記仮想境界は、前記ニューラルデバイスの表面から均一な間隔を有する、Ｃ１４に記載の方法。
［Ｃ１６］
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節することは、前記ニューラルデバイスの周囲の前記仮想境界の大きさまたは形状のうちの少なくとも１つを調整することを備える、Ｃ１４に記載の方法。
［Ｃ１７］
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節することは、前記トレーニング環境における前記ニューラルデバイスの周囲およびオブジェクトの周囲の仮想境界間の重複の深度、領域、量、またはレートに少なくとも部分的に基づく、Ｃ１１に記載の方法。
［Ｃ１８］
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節することは、
前記観察すること、または前記ニューラルデバイスからのセンサーデータのうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づいて、第１の報酬利得を生成することと、
前記第１の報酬利得に少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節することと、
を備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１９］
制御コマンドを受信することと、
前記制御コマンドに少なくとも部分的に基づいて、第２の報酬利得を生成すること、ここにおいて、前記調節することは、前記第１および第２の報酬利得に少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節する、と、
を備える、Ｃ１８に記載の方法。
［Ｃ２０］
前記観察することは、前記トレーニング環境内の前記ニューラルデバイスあるいは１つまたは複数のオブジェクトの位置、時間、または速度のうちの少なくとも１つを監視することを備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ２１］
同じトレーニング環境内の別のニューラルデバイスを観察することと、
前記別のニューラルデバイスの前記観察に少なくとも部分的に基づいて、前記別のニューラルデバイスの少なくとも１つの学習ファクタを調節することと、
をさらに備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ２２］
人工神経系を有するニューラルデバイスをトレーニングするための装置であって、
トレーニング環境内の前記ニューラルデバイスを観察して、
前記観察することに少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節する、
ように構成された処理システムと、
前記処理システムに結合されたメモリと、
を備える、装置。
［Ｃ２３］
前記処理システムは、前記調節された少なくとも１つのトレーニングパラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記ニューラルデバイスの時間が反応することを可能にするようにさらに構成される、Ｃ２２に記載の装置。
［Ｃ２４］
前記処理システムは、前記観察すること、前記調節すること、および前記可能にすることを１回または複数回繰り返すようにさらに構成される、Ｃ２３に記載の装置。
［Ｃ２５］
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、前記トレーニング環境の少なくとも１つの環境ファクタを備える、Ｃ２２に記載の装置。
［Ｃ２６］
前記少なくとも１つの環境ファクタは、オブジェクトの周囲の仮想境界を備える、Ｃ２５に記載の装置。
［Ｃ２７］
前記処理システムは、前記オブジェクトの周囲の前記仮想境界の大きさまたは形状のうちの少なくとも１つを調整することによって、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するように構成される、Ｃ２６に記載の装置。
［Ｃ２８］
前記仮想境界は、前記オブジェクトの形状に適合する、Ｃ２６に記載の装置。
［Ｃ２９］
前記オブジェクトの周囲の前記仮想境界は、それに関連付けられるノイズファクタを有する、Ｃ２６に記載の装置。
［Ｃ３０］
前記処理システムは、前記観察することに少なくとも部分的に基づいて、前記仮想境界に関連付けられる前記ノイズファクタを調整するように、さらに構成される、Ｃ２９に記載の装置。
［Ｃ３１］
前記処理システムは、前記ニューラルデバイスによる感知に影響を与えるために、前記少なくとも１つの環境ファクタを調整することによって、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するように構成される、Ｃ２５に記載の装置。
［Ｃ３２］
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、前記ニューラルデバイスの少なくとも１つの学習ファクタを備える、Ｃ２２に記載の装置。
［Ｃ３３］
前記少なくとも１つの学習ファクタは、スパイキングレート、学習速度、神経調節の量または効果、シナプス可塑性のための能力、センサーの感度、モータ制御の利得、制御信号の利得、前記人工神経系に含まれる人工ニューロンの数、または前記人工神経系におけるシナプス結合数のうちの少なくとも１つを備える、Ｃ３２に記載の装置。
［Ｃ３４］
前記少なくとも１つの学習ファクタは、前記ニューラルデバイスのためのニューラルモデルにおける時定数、前記ニューラルモデルの状態、前記ニューラルモデルの１つまたは複数の係数、あるいは前記ニューラルモデルの１つまたは複数の式のうちの少なくとも１つを備える、Ｃ３２に記載の装置。
［Ｃ３５］
前記少なくとも１つの学習ファクタは、前記ニューラルデバイスの周囲の仮想境界を備える、Ｃ３２に記載の装置。
［Ｃ３６］
前記ニューラルデバイスの周囲の前記仮想境界は、前記ニューラルデバイスの表面から均一な間隔を有する、Ｃ３５に記載の装置。
［Ｃ３７］
前記処理システムは、前記ニューラルデバイスの周囲の前記仮想境界の大きさまたは形状のうちの少なくとも１つを調整することによって、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するように構成される、Ｃ３５に記載の装置。
［Ｃ３８］
前記処理システムは、前記トレーニング環境における前記ニューラルデバイスの周囲およびオブジェクトの周囲の仮想境界間の重複の深度、領域、量、またはレートに少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するように構成される、Ｃ３２に記載の装置。
［Ｃ３９］
前記処理システムは、
前記観察すること、または前記ニューラルデバイスからのセンサーデータのうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づいて、第１の報酬利得を生成することと、
前記第１の報酬利得に少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節することと、
によって、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するように構成される、Ｃ２２に記載の装置。
［Ｃ４０］
前記処理システムは、
制御コマンドを受信し、
前記制御コマンドに少なくとも部分的に基づいて、第２の報酬利得を生成し、ここにおいて、前記処理システムは、前記第１および第２の報酬利得に少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節する、
ように構成される、Ｃ３９に記載の装置。
［Ｃ４１］
前記処理システムは、前記トレーニング環境内の前記ニューラルデバイスあるいは１つまたは複数のオブジェクトの位置、時間、または速度のうちの少なくとも１つを監視することによって、前記ニューラルデバイスを観察するように構成される、Ｃ２２に記載の装置。
［Ｃ４２］
前記処理システムは、
同じトレーニング環境内の別のニューラルデバイスを観察し、
前記別のニューラルデバイスの前記観察に少なくとも部分的に基づいて、前記別のニューラルデバイスの少なくとも１つの学習ファクタを調節する、
ようにさらに構成される、Ｃ２２に記載の装置。
［Ｃ４３］
人工神経系を有するニューラルデバイスをトレーニングするための装置であって、
トレーニング環境内の前記ニューラルデバイスを観察するための手段と、
前記観察することに少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するための手段と、
を備える、装置。
［Ｃ４４］
前記調節された少なくとも１つのトレーニングパラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記ニューラルデバイスの時間が反応することを可能にするための手段、
をさらに備える、Ｃ４３に記載の装置。
［Ｃ４５］
前記観察すること、前記調節すること、および前記可能にすることを１回または複数回繰り返すための手段、
をさらに備える、Ｃ４４に記載の装置。
［Ｃ４６］
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、前記トレーニング環境の少なくとも１つの環境ファクタを備える、Ｃ４３に記載の装置。
［Ｃ４７］
前記少なくとも１つの環境ファクタは、オブジェクトの周囲の仮想境界を備える、Ｃ４６に記載の装置。
［Ｃ４８］
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するための前記手段は、前記オブジェクトの周囲の前記仮想境界の大きさまたは形状のうちの少なくとも１つを調整するように構成される、Ｃ４７に記載の装置。
［Ｃ４９］
前記仮想境界は、前記オブジェクトの形状に適合する、Ｃ４７に記載の装置。
［Ｃ５０］
前記オブジェクトの周囲の前記仮想境界は、それに関連付けられるノイズファクタを有する、Ｃ４７に記載の装置。
［Ｃ５１］
前記観察することに少なくとも部分的に基づいて、前記仮想境界に関連付けられる前記ノイズファクタを調整するための手段、
をさらに備える、Ｃ５０に記載の装置。
［Ｃ５２］
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するための前記手段は、前記ニューラルデバイスによる感知に影響を与えるために、前記少なくとも１つの環境ファクタを調整するように構成される、Ｃ４６に記載の装置。
［Ｃ５３］
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、前記ニューラルデバイスの少なくとも１つの学習ファクタを備える、Ｃ４３に記載の装置。
［Ｃ５４］
前記少なくとも１つの学習ファクタは、スパイキングレート、学習速度、神経調節の量または効果、シナプス可塑性のための能力、センサーの感度、モータ制御の利得、制御信号の利得、前記人工神経系に含まれる人工ニューロンの数、または前記人工神経系におけるシナプス結合数のうちの少なくとも１つを備える、Ｃ５３に記載の装置。
［Ｃ５５］
前記少なくとも１つの学習ファクタは、前記ニューラルデバイスのためのニューラルモデルにおける時定数、前記ニューラルモデルの状態、前記ニューラルモデルの１つまたは複数の係数、あるいは前記ニューラルモデルの１つまたは複数の式のうちの少なくとも１つを備える、Ｃ５３に記載の装置。
［Ｃ５６］
前記少なくとも１つの学習ファクタは、前記ニューラルデバイスの周囲の仮想境界を備える、Ｃ５３に記載の装置。
［Ｃ５７］
前記ニューラルデバイスの周囲の前記仮想境界は、前記ニューラルデバイスの表面から均一な間隔を有する、Ｃ５６に記載の装置。
［Ｃ５８］
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するための前記手段は、前記ニューラルデバイスの周囲の前記仮想境界の大きさまたは形状のうちの少なくとも１つを調整するように構成される、Ｃ５６に記載の装置。
［Ｃ５９］
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するための前記手段は、前記トレーニング環境における前記ニューラルデバイスの周囲およびオブジェクトの周囲の仮想境界間の重複の深度、領域、量、またはレートに少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するように構成される、Ｃ５３に記載の装置。
［Ｃ６０］
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するための前記手段は、
前記観察することまたは前記ニューラルデバイスからのセンサーデータのうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づいて、第１の報酬利得を生成し、
前記第１の報酬利得に少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節する、
ように構成される、Ｃ４３に記載の装置。
［Ｃ６１］
制御コマンドを受信するための手段と、
前記制御コマンドに少なくとも部分的に基づいて、第２の報酬利得を生成するための手段、ここにおいて、調節するための前記手段は、前記第１および第２の報酬利得に少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するように構成される、と、
をさらに備える、Ｃ６０に記載の装置。
［Ｃ６２］
観察するための前記手段は、前記トレーニング環境内の前記ニューラルデバイスあるいは１つまたは複数のオブジェクトの位置、時間、または速度のうちの少なくとも１つを監視するように構成される、Ｃ４３に記載の装置。
［Ｃ６３］
同じトレーニング環境内の別のニューラルデバイスを観察するための手段と、
前記別のニューラルデバイスの前記観察に少なくとも部分的に基づいて、前記別のニューラルデバイスの少なくとも１つの学習ファクタを調節するための手段と、
をさらに備える、Ｃ４３に記載の装置。
［Ｃ６４］
人工神経系を有するニューラルデバイスをトレーニングするためのコンピュータプログラム製品であって、
トレーニング環境内の前記ニューラルデバイスを観察し、
前記観察することに少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節する、
ための実行可能な命令を有する非一時的コンピュータ可読媒体を備える、コンピュータプログラム製品。
［Ｃ６５］
前記調節された少なくとも１つのトレーニングパラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記ニューラルデバイスの時間が反応することを可能にする、
ための実行可能な命令をさらに備える、Ｃ６４に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ６６］
前記観察すること、前記調節すること、および前記可能にすることを１回または複数回繰り返す、
ための実行可能な命令をさらに備える、Ｃ６５に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ６７］
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、前記トレーニング環境の少なくとも１つの環境ファクタを備える、Ｃ６４に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ６８］
前記少なくとも１つの環境ファクタは、オブジェクトの周囲の仮想境界を備える、Ｃ６７に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ６９］
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節することは、前記オブジェクトの周囲の前記仮想境界の大きさまたは形状のうちの少なくとも１つを調整することを備える、Ｃ６８に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ７０］
前記仮想境界は、前記オブジェクトの形状に適合する、Ｃ６８に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ７１］
前記オブジェクトの周囲の前記仮想境界は、それに関連付けられるノイズファクタを有する、Ｃ６８に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ７２］
前記観察することに少なくとも部分的に基づいて、前記仮想境界に関連付けられる前記ノイズファクタを調整する、
ための実行可能な命令をさらに備える、Ｃ７１に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ７３］
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節することは、前記ニューラルデバイスによる感知に影響を与えるために、前記少なくとも１つの環境ファクタを調整することを備える、Ｃ６７に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ７４］
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、前記ニューラルデバイスの少なくとも１つの学習ファクタを備える、Ｃ６４に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ７５］
前記少なくとも１つの学習ファクタは、スパイキングレート、学習速度、神経調節の量または効果、シナプス可塑性のための能力、センサーの感度、モータ制御の利得、制御信号の利得、前記人工神経系に含まれる人工ニューロンの数、または前記人工神経系におけるシナプス結合数のうちの少なくとも１つを備える、Ｃ７４に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ７６］
前記少なくとも１つの学習ファクタは、前記ニューラルデバイスのためのニューラルモデルにおける時定数、前記ニューラルモデルの状態、前記ニューラルモデルの１つまたは複数の係数、あるいは前記ニューラルモデルの１つまたは複数の式のうちの少なくとも１つを備える、Ｃ７４に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ７７］
前記少なくとも１つの学習ファクタは、前記ニューラルデバイスの周囲の仮想境界を備える、Ｃ７４に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ７８］
前記ニューラルデバイスの周囲の前記仮想境界は、前記ニューラルデバイスの表面から均一な間隔を有する、Ｃ７７に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ７９］
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節することは、前記ニューラルデバイスの周囲の前記仮想境界の大きさまたは形状のうちの少なくとも１つを調整することを備える、Ｃ７７に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ８０］
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節することは、前記トレーニング環境における前記ニューラルデバイスの周囲およびオブジェクトの周囲の仮想境界間の重複の深度、領域、量、またはレートに少なくとも部分的に基づく、Ｃ７４に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ８１］
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節することは、
前記観察すること、または前記ニューラルデバイスからのセンサーデータのうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づいて、第１の報酬利得を生成することと、
前記第１の報酬利得に少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節することと、
を備える、Ｃ６４に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ８２］
制御コマンドを受信し、
前記制御コマンドに少なくとも部分的に基づいて、第２の報酬利得を生成し、ここにおいて、前記調節することは、前記第１および第２の報酬利得に少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節することを備える、ための実行可能な命令をさらに備える、Ｃ８１に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ８３］
前記観察することは、前記トレーニング環境内の前記ニューラルデバイスあるいは１つまたは複数のオブジェクトの位置、時間、または速度のうちの少なくとも１つを監視することを備える、Ｃ６４に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ８４］
同じトレーニング環境内の別のニューラルデバイスを観察し、
前記別のニューラルデバイスの前記観察に少なくとも部分的に基づいて、前記別のニューラルデバイスの少なくとも１つの学習ファクタを調節する、
ために実行可能な命令をさらに備える、Ｃ６４に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ８５］
人工神経系を有するニューラルデバイスをトレーニングするための方法であって、
前記ニューラルデバイスで、前記ニューラルデバイスの少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するための命令を受信することと、
前記受信された命令に少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節することと、
を備える、方法。
［Ｃ８６］
前記調節された少なくとも１つのトレーニングパラメータに少なくとも部分的に基づいて、トレーニング環境内で１つまたは複数の行動を取ること、
をさらに備える、Ｃ８５に記載の方法。
［Ｃ８７］
前記ニューラルデバイスで、トレーニング環境についてのデータを感知することと、
前記ニューラルデバイスの外部のトレーニング装置に前記データを送信することと、
をさらに備える、Ｃ８５に記載の方法。
［Ｃ８８］
前記命令は前記トレーニング装置から受信される、Ｃ８７に記載の方法。
［Ｃ８９］
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、スパイキングレート、学習速度、神経調節の量または効果、シナプス可塑性のための能力、センサーの感度、モータ制御の利得、制御信号の利得、前記人工神経系に含まれる人工ニューロンの数、または前記人工神経系におけるシナプス結合数のうちの少なくとも１つを備える、Ｃ８５に記載の方法。
［Ｃ９０］
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、前記ニューラルデバイスのためのニューラルモデルにおける時定数、前記ニューラルモデルの状態、前記ニューラルモデルの１つまたは複数の係数、あるいは前記ニューラルモデルの１つまたは複数の式のうちの少なくとも１つを備える、Ｃ８５に記載の方法。
［Ｃ９１］
処理システムであって、
装置の少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するための命令を受信し、
前記受信された命令に少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節する、
ように構成された処理システムと、
前記処理システムに結合されたメモリと、
を備える、人工神経系を有する装置。
［Ｃ９２］
前記処理システムは、前記調節された少なくとも１つのトレーニングパラメータに少なくとも部分的に基づいて、トレーニング環境内で１つまたは複数の行動を取るようにさらに構成される、Ｃ９１に記載の装置。
［Ｃ９３］
前記処理システムは、
トレーニング環境についてのデータを感知して、
トレーニング装置に前記データを送信する、
ようにさらに構成される、Ｃ９１に記載の装置。
［Ｃ９４］
前記命令は前記トレーニング装置から受信される、Ｃ９３に記載の装置。
［Ｃ９５］
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、スパイキングレート、学習速度、神経調節の量または効果、シナプス可塑性のための能力、センサーの感度、モータ制御の利得、制御信号の利得、前記人工神経系に含まれる人工ニューロンの数、または前記人工神経系におけるシナプス結合数のうちの少なくとも１つを備える、Ｃ９１に記載の装置。
［Ｃ９６］
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、前記装置のためのニューラルモデルにおける時定数、前記ニューラルモデルの状態、前記ニューラルモデルの１つまたは複数の係数、あるいは前記ニューラルモデルの１つまたは複数の式のうちの少なくとも１つを備える、Ｃ９１に記載の装置。
［Ｃ９７］
装置の少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するための命令を受信するための手段と、
前記受信された命令に少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するための手段と、
を備える、人工神経系を有する装置。
［Ｃ９８］
前記調節された少なくとも１つのトレーニングパラメータに少なくとも部分的に基づいて、トレーニング環境内で１つまたは複数の行動を取るための手段、
をさらに備える、Ｃ９７に記載の装置。
［Ｃ９９］
トレーニング環境についてのデータを感知するための手段と、
トレーニング装置に前記データを送信するための手段と、
をさらに備える、Ｃ９７に記載の装置。
［Ｃ１００］
前記命令は前記トレーニング装置から受信される、Ｃ９９に記載の装置。
［Ｃ１０１］
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、スパイキングレート、学習速度、神経調節の量または効果、シナプス可塑性のための能力、センサーの感度、モータ制御の利得、制御信号の利得、前記人工神経系に含まれる人工ニューロンの数、または前記人工神経系におけるシナプス結合数のうちの少なくとも１つを備える、Ｃ９７に記載の装置。
［Ｃ１０２］
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、前記装置のためのニューラルモデルにおける時定数、前記ニューラルモデルの状態、前記ニューラルモデルの１つまたは複数の係数、あるいは前記ニューラルモデルの１つまたは複数の式のうちの少なくとも１つを備える、Ｃ９７に記載の装置。
［Ｃ１０３］
人工神経系を有するニューラルデバイスをトレーニングするためのコンピュータプログラム製品であって、
前記ニューラルデバイスで、前記ニューラルデバイスの少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節するための命令を受信し、
前記受信された命令に少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１つのトレーニングパラメータを調節する、
ためのコードを有する非一時的コンピュータ可読媒体を備える、コンピュータプログラム製品。
［Ｃ１０４］
前記調節された少なくとも１つのトレーニングパラメータに少なくとも部分的に基づいて、トレーニング環境内で１つまたは複数の行動を取る、
ためのコードをさらに備える、Ｃ１０３に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ１０５］
前記ニューラルデバイスで、トレーニング環境についてのデータを感知し、
前記ニューラルデバイスの外部のトレーニング装置に前記データを送信する、
ためのコードをさらに備える、Ｃ１０３に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ１０６］
前記命令は前記トレーニング装置から受信される、Ｃ１０５に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ１０７］
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、スパイキングレート、学習速度、神経調節の量または効果、シナプス可塑性のための能力、センサーの感度、モータ制御の利得、制御信号の利得、前記人工神経系に含まれる人工ニューロンの数、または前記人工神経系におけるシナプス結合数のうちの少なくとも１つを備える、Ｃ１０３に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ１０８］
前記少なくとも１つのトレーニングパラメータは、前記ニューラルデバイスのためのニューラルモデルにおける時定数、前記ニューラルモデルの状態、前記ニューラルモデルの１つまたは複数の係数、あるいは前記ニューラルモデルの１つまたは複数の式のうちの少なくとも１つを備える、Ｃ１０３に記載のコンピュータプログラム製品。