【手続補正書】
【提出日】平成29年9月15日(2017.9.15)
【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】
人工ニューロンの１つまたは複数のインデックス付きクラスを備える第１のコンピュータ実装ネットワークを識別することと、
それらのインデックス付けに関わらず、人工ニューロンの前記１つまたは複数のクラスのための１つまたは複数のタグを決定することと
を備え、
ここにおいて、人工ニューロンの前記１つまたは複数のクラスのための前記１つまたは複数のタグを決定することが、
１つまたは複数の人工ニューロンを備える第２のネットワークで、前記第１のネットワークを増強することと、ここにおいて、前記第２のネットワーク内の各ニューロンがタグに対応する、
人工ニューロンの前記１つまたは複数のインデックス付きクラスの各々を、１つまたは複数の可塑性接続を有する前記第２のネットワーク内のすべての前記ニューロンに接続することと、
監視信号がクラスと出力レイヤニューロンとの間に所望のマッピングを課するように、前記可塑性接続を介して人工ニューロンの前記１つまたは複数のインデックス付きクラスに監視バイアス信号を提供することと
を備える、方法。
【請求項２】
前記第２のネットワークが、人工ニューロンの単一のレイヤを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記教師あり学習アルゴリズムがスパイクタイミング依存可塑性（ＳＴＤＰ）を使用する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記増強されたネットワークが、前記第１のネットワークの出力レイヤに接続される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
人工ニューロンの前記１つまたは複数のクラスが、教師なし学習アルゴリズムを使用して決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記インデックス付きクラスのうちの１つが特定の時間パターンを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
人工ニューロンの前記インデックス付きクラスの各々が１つまたは複数のタグに対応し得る、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記１つまたは複数のタグが、前記第１のネットワークを装置に接続するために使用される、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記１つまたは複数のタグが、人工ニューロンの異なるクラス間の境界を決定するために使用される、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記１つまたは複数のタグが、人工ニューロンの前記クラスのうちの１つまたは複数を合体するために使用される、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
監視バイアス信号を提供することが、
所望の出力レイヤニューロン上で発火するためのバイアスを作成するために、発火しきい値を下回る正の監視信号を提供することを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
監視バイアス信号を提供することが、
非所望の出力レイヤニューロン上の発火を防止するためのバイアスを作成するために負の監視信号を提供することをさらに備える、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
監視バイアスのレベルが、前記出力レイヤニューロンでの所望のネットワーク出力と実際のネットワーク出力との間の差に応じて調整されるように、前記監視信号の重みを調整することをさらに備える、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
人工ニューロンの１つまたは複数のインデックス付きクラスを備える第１のコンピュータ実装ネットワークを識別するための手段と、
それらのインデックス付けに関わらず、人工ニューロンの前記１つまたは複数のクラスのための１つまたは複数のタグを決定するための手段と
を備え、
ここにおいて、人工ニューロンの前記１つまたは複数のクラスのための前記１つまたは複数のタグを決定するための手段が、
１つまたは複数の人工ニューロンを備える第２のネットワークで、前記第１のネットワークを増強するための手段と、ここにおいて、前記第２のネットワーク内の各ニューロンがタグに対応する、
人工ニューロンの前記１つまたは複数のインデックス付きクラスの各々を、１つまたは複数の可塑性接続を有する前記第２のネットワーク内のすべての前記ニューロンに接続するための手段と、
監視信号がクラスと出力レイヤニューロンとの間に所望のマッピングを課するように、前記可塑性接続を介して人工ニューロンの前記１つまたは複数のインデックス付きクラスに監視バイアス信号を提供するための手段と
を備える、装置。
【請求項１５】
命令を有するコンピュータ可読媒体を備えるプログラム製品であって、前記命令は、コンピュータによって実行されるとき、
人工ニューロンの１つまたは複数のインデックス付きクラスを備える第１のコンピュータ実装ネットワークを識別することと、
それらのインデックス付けに関わらず、人工ニューロンの前記１つまたは複数のクラスのための１つまたは複数のタグを決定することと
を行うように構成され、
ここにおいて、人工ニューロンの前記１つまたは複数のクラスのための前記１つまたは複数のタグを決定することが、
１つまたは複数の人工ニューロンを備える第２のネットワークで、前記第１のネットワークを増強することと、ここにおいて、前記第２のネットワーク内の各ニューロンがタグに対応する、
人工ニューロンの前記１つまたは複数のインデックス付きクラスの各々を、１つまたは複数の可塑性接続を有する前記第２のネットワーク内のすべての前記ニューロンに接続することと、
監視信号がクラスと出力レイヤニューロンとの間に所望のマッピングを課するように、前記可塑性接続を介して人工ニューロンの前記１つまたは複数のインデックス付きクラスに監視バイアス信号を提供することと
を備える、プログラム製品。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２７】
[0128]上記は、本開示の態様を対象としているが、本開示の他のおよびさらなる態様は、その基本的な範囲から逸脱することなしに考案され得、その範囲は以下の特許請求の範囲によって決定される。
以下に本願の出願当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［Ｃ１］
人工ニューロンの１つまたは複数のインデックス付きクラスを備える第１のネットワークを識別することと、
それらのインデックス付けに関わらず、人工ニューロンの前記１つまたは複数のクラスのための１つまたは複数のタグを決定することと
を備える、方法。
［Ｃ２］
人工ニューロンの前記１つまたは複数のクラスのための前記１つまたは複数のタグを決定することが、
１つまたは複数の人工ニューロンを備える第２のネットワークで、前記第１のネットワークを増強することと、ここにおいて、前記第２のネットワーク内の各ニューロンがタグに対応する、
ニューロンの前記１つまたは複数のクラスの各々を、１つまたは複数の可塑性接続を有する前記第２のネットワーク内のすべての前記ニューロンに接続することと、
前記第２のネットワーク内の各ニューロンが、そのインデックスに関わらず前記第１のネットワークの特定のクラスを表すように、教師あり学習アルゴリズムを使用して、前記１つまたは複数の可塑性接続をトレーニングすることと
を備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ３］
前記第２のネットワークが、人工ニューロンの単一のレイヤを備える、Ｃ２に記載の方法。
［Ｃ４］
前記教師あり学習アルゴリズムがスパイクタイミング依存可塑性（ＳＴＤＰ）を使用する、Ｃ２に記載の方法。
［Ｃ５］
前記１つまたは複数の可塑性接続をトレーニングすることが、
クラスの知られているシーケンスを前記第１のネットワーク内に送信することと、
前記第２のネットワークの１つまたは複数の人工ニューロンを、特定のクラスごとにスパイクするように強制することと、
１つまたは複数の他のクラスのために、前記第２のネットワークの１つまたは複数の人工ニューロンでのスパイキングを抑制することと、
前記第１および前記第２のネットワーク内の前記スパイクに基づいて、前記１つまたは複数の可塑性接続の重みを調整することと、
を備える、Ｃ２に記載の方法。
［Ｃ６］
前記増強されたネットワークが、前記第１のネットワークの出力レイヤに接続される、Ｃ２に記載の方法。
［Ｃ７］
人工ニューロンの前記１つまたは複数のクラスが、教師なし学習アルゴリズムを使用して決定される、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ８］
前記インデックス付きクラスのうちの１つが特定の時間パターンを備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ９］
人工ニューロンの前記インデックス付きクラスの各々が１つまたは複数のタグに対応し得る、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１０］
前記１つまたは複数のタグが、前記第１のネットワークを装置に接続するために使用される、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１１］
前記１つまたは複数のタグが、人工ニューロンの異なるクラス間の境界を決定するために使用される、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１２］
前記１つまたは複数のタグが、人工ニューロンの前記クラスのうちの１つまたは複数を合体するために使用される、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１３］
人工ニューロンの前記１つまたは複数のクラスのための前記１つまたは複数のタグを決定することが、
１つまたは複数の人工ニューロンを備える第２のネットワークで、前記第１のネットワークを増強することと、ここにおいて、前記第２のネットワーク内の各ニューロンがタグに対応する、
ニューロンの前記１つまたは複数のクラスの各々を、１つまたは複数の可塑性接続を有する前記第２のネットワーク内のすべての前記ニューロンに接続することと、
監視信号がクラスと出力レイヤニューロンとの間に所望のマッピングを課するように、前記可塑性接続を介してニューロンの前記１つまたは複数のクラスに監視バイアス信号を提供することと
を備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１４］
監視バイアス信号を提供することが、
所望の出力レイヤニューロン上で発火するためのバイアスを作成するために、発火しきい値を下回る正の監視信号を提供することを備える、Ｃ１３に記載の方法。
［Ｃ１５］
監視バイアス信号を提供することが、
非所望の出力レイヤニューロン上の発火を防止するためのバイアスを作成するために負の監視信号を提供することをさらに備える、Ｃ１４に記載の方法。
［Ｃ１６］
監視バイアスのレベルが、前記出力レイヤニューロンでの所望のネットワーク出力と実際のネットワーク出力との間の差に応じて調整されるように、前記監視信号の重みを調整することをさらに備える、Ｃ１３に記載の方法。
［Ｃ１７］
人工ニューロンの１つまたは複数のインデックス付きクラスを備える第１のネットワークを識別するための手段と、
それらのインデックス付けに関わらず、人工ニューロンの前記１つまたは複数のクラスのための１つまたは複数のタグを決定するための手段と
を備える、装置。
［Ｃ１８］
人工ニューロンの前記１つまたは複数のクラスのための前記１つまたは複数のタグを決定するための前記手段が、
１つまたは複数の人工ニューロンを備える第２のネットワークで、前記第１のネットワークを増強するための手段と、ここにおいて、前記第２のネットワーク内の各ニューロンがタグに対応する、
ニューロンの前記１つまたは複数のクラスの各々を、１つまたは複数の可塑性接続を有する前記第２のネットワーク内のすべての前記ニューロンに接続するための手段と、
前記第２のネットワーク内の各ニューロンが、そのインデックスに関わらず前記第１のネットワークの特定のクラスを表すように、教師あり学習アルゴリズムを使用して、前記１つまたは複数の可塑性接続をトレーニングするための手段と
を備える、Ｃ１７に記載の装置。
［Ｃ１９］
前記第２のネットワークが、人工ニューロンの単一のレイヤを備える、Ｃ１８に記載の装置。
［Ｃ２０］
前記教師あり学習アルゴリズムがスパイクタイミング依存可塑性（ＳＴＤＰ）を使用する、Ｃ１８に記載の装置。
［Ｃ２１］
前記１つまたは複数の可塑性接続をトレーニングするための前記手段が、
クラスの知られているシーケンスを前記第１のネットワーク内に送信するための手段と、
前記第２のネットワークの１つまたは複数の人工ニューロンを、特定のクラスごとにスパイクするように強制することと、
１つまたは複数の他のクラスのために、前記第２のネットワークの１つまたは複数の人工ニューロンでのスパイキングを抑制するための手段と、
前記第１および前記第２のネットワーク内の前記スパイクに基づいて、前記１つまたは複数の可塑性接続の重みを調整するための手段と、
を備える、Ｃ１８に記載の装置。
［Ｃ２２］
前記増強されたネットワークが、前記第１のネットワークの出力レイヤに接続される、Ｃ１８に記載の装置。
［Ｃ２３］
人工ニューロンの前記１つまたは複数のクラスが、教師なし学習アルゴリズムを使用して決定される、Ｃ１７に記載の装置。
［Ｃ２４］
前記インデックス付きクラスのうちの１つが特定の時間パターンを備える、Ｃ１７に記載の装置。
［Ｃ２５］
人工ニューロンの前記インデックス付きクラスの各々が１つまたは複数のタグに対応し得る、Ｃ１７に記載の装置。
［Ｃ２６］
前記１つまたは複数のタグが、前記第１のネットワークを装置に接続するために使用される、Ｃ１７に記載の装置。
［Ｃ２７］
前記１つまたは複数のタグが、人工ニューロンの異なるクラス間の境界を決定するために使用される、Ｃ１７に記載の装置。
［Ｃ２８］
前記１つまたは複数のタグが、人工ニューロンの前記クラスのうちの１つまたは複数を合体するために使用される、Ｃ１７に記載の装置。
［Ｃ２９］
人工ニューロンの前記１つまたは複数のクラスのための前記１つまたは複数のタグを決定するための前記手段が、
１つまたは複数の人工ニューロンを備える第２のネットワークで、前記第１のネットワークを増強するための手段と、ここにおいて、前記第２のネットワーク内の各ニューロンがタグに対応する、
ニューロンの前記１つまたは複数のクラスの各々を、１つまたは複数の可塑性接続を有する前記第２のネットワーク内のすべての前記ニューロンに接続するための手段と、
監視信号がクラスと出力レイヤニューロンとの間に所望のマッピングを課するように、前記可塑性接続を介してニューロンの前記１つまたは複数のクラスに監視バイアス信号を提供するための手段と
を備える、Ｃ１７に記載の装置。
［Ｃ３０］
監視バイアス信号を提供するための前記手段が、
所望の出力レイヤニューロン上で発火するためのバイアスを作成するために、発火しきい値を下回る正の監視信号を提供するための手段を備える、Ｃ２９に記載の装置。
［Ｃ３１］
監視バイアス信号を提供するための前記手段が、
非所望の出力レイヤニューロン上の発火を防止するためのバイアスを作成するために負の監視信号を提供するための手段をさらに備える、Ｃ３０に記載の装置。
［Ｃ３２］
監視バイアスのレベルが、前記出力レイヤニューロンでの所望のネットワーク出力と実際のネットワーク出力との間の差に応じて調整されるように、前記監視信号の重みを調整するための手段をさらに備える、Ｃ２９に記載の装置。
［Ｃ３３］
人工ニューロンの１つまたは複数のインデックス付きクラスを備える第１のネットワークを識別して、それらのインデックス付けに関わらず、人工ニューロンの前記１つまたは複数のクラスのための１つまたは複数のタグを決定するように構成された少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサに結合されたメモリと
を備える、装置。
［Ｃ３４］
人工ニューロンの１つまたは複数のインデックス付きクラスを備える第１のネットワークを識別して、
それらのインデックス付けに関わらず、人工ニューロンの前記１つまたは複数のクラスのための１つまたは複数のタグを決定するための命令を記憶したコンピュータ可読媒体を備える、プログラム製品。