(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサ・ノードであって、
人工ニューラル・ネットワーク内のネットワークの入力層で入力ノードとして用いられ、
前記ネットワークは、前記入力層により受信されたネットワーク入力ベクトルの成分に基づき、出力信号を生成するよう動作し、
プロセッサ・ノードは、被監視エンティティの観測された状態を表す観測データを、前記ネットワーク入力ベクトルの成分として受信するよう動作し、
当該プロセッサ・ノードは、
メモリ・モジュールであって、最近観測された前記被監視エンティティの状態を該メモリ・モジュールに現在の状態として格納するよう動作するメモリ・モジュール、
タイマを有する変更モジュールであって、該タイマは前記被監視エンティティの前記観測された状態が変化する度にリセットされ、該タイマは前記被監視エンティティの前記観測された状態が最後に変化してからの経過時間を表す値を出力するよう動作し、該変更モジュールは前記現在の状態を該タイマにより出力された値に依存する変更因子で変更するよう動作する変更モジュール、
を有し、
トリガされたとき、前記プロセッサ・ノードは、前記変更された現在の状態を前記現在の状態の表現として出力するよう動作する、
ことを特徴とするプロセッサ・ノード。
【請求項２】
ネットワークを有する人工ニューラル・ネットワークであって、
前記ネットワークは、該ネットワークの入力層により受信されたネットワーク入力ベクトルに基づき、出力信号を生成するよう動作し、
前記ネットワークは、
前記入力層を形成する複数の入力ノードであって、各入力ノードはメモリ・モジュールを有し、被監視エンティティの観測された状態を表す観測データを前記ネットワーク入力ベクトルの成分として受信するよう動作し、最近の該被監視エンティティの観測された状態を該メモリ・モジュールに現在の状態として格納し、トリガされたとき該現在の状態の表現を出力するよう動作する入力ノード、
を有し、
前記複数の入力ノードのうちの１又は複数は、請求項１に記載のプロセッサ・ノードである、
ことを特徴とする人工ニューラル・ネットワーク。
【請求項３】
前記ネットワークは、訓練モードで機能するよう動作し、
該訓練モードでは、
前記入力層は、ネットワーク入力ベクトルとしての訓練入力ベクトルを、被監視エンティティのサンプル状態とともに、処置のための成分として、前記入力ノードの被監視エンティティの観測された状態として、受信するよう動作し、
複数の経過時間の値のそれぞれに対する前記変更因子は、各プロセッサ・ノードに対して設定される、
ことを特徴とする請求項２に記載の人工ニューラル・ネットワーク。
【請求項４】
訓練入力ベクトルが受信される度に、
訓練手順が実行され、前記１又は複数のプロセッサ・ノードのタイマはゼロの経過時間を出力し、
各プロセッサ・ノードについて前記訓練手順が実行され、前記プロセッサ・ノードのタイマは複数の経過時間の値のうちのそれぞれを出力する、
ことを特徴とする請求項３に記載の人工ニューラル・ネットワーク。
【請求項５】
前記ネットワークは、認識モードで機能するよう動作し、
該認識モードでは、
前記ネットワーク入力ベクトルの成分が変化するとき、前記入力層を形成する前記複数の入力ノードは、トリガされ、それぞれ前記現在の状態の表現を出力するよう動作し、
前記受信されたネットワーク入力ベクトルの成分が変化していた入力ノードがプロセッサ・ノードである場合、該プロセッサ・ノードのタイマはリセットされる、
ことを特徴とする請求項２乃至４の何れか一項に記載の人工ニューラル・ネットワーク。
【請求項６】
前記ネットワークは、
複数の処理ノードを有する処理層であって、該処理ノードは１又は複数の現在の状態の表現を前記入力層から受信し、該受信した表現を結合及び変更して処理された信号として出力するよう動作する、処理層、
出力層であって、処理された信号を１又は複数の処理ノードから受信し、該受信した処理された信号を結合及び変更して前記出力信号として出力するよう動作する出力層、
を更に有する請求項２乃至５の何れか一項に記載の人工ニューラル・ネットワーク。
【請求項７】
被監視エンティティは、該被監視エンティティの状態が観測され、システムに属し、
前記ネットワークは、特定の問題が前記システム内で生じたか否かの決定を前記ネットワーク入力ベクトルに基づき生成するよう動作する、
ことを特徴とする請求項２乃至６の何れか一項に記載の人工ニューラル・ネットワーク。
【請求項８】
１又は複数の更なるネットワークを更に有し、
前記更なるネットワークのそれぞれは、別の特定の問題が同一のシステム内で生じたか否かの決定をネットワーク入力ベクトルに基づき生成するよう動作する、
ことを特徴とする請求項７に記載の人工ニューラル・ネットワーク。
【請求項９】
出力信号をネットワーク入力ベクトルから生成する方法であって、
前記ネットワーク入力ベクトルは、人工ニューラル・ネットワークの一部を形成するネットワーク内の入力層により受信され、
前記ネットワークは、
前記入力層を形成する複数の入力ノードであって、各入力ノードはメモリ・モジュールを有する入力ノード、
を有し、
前記入力ノードのうちの１又は複数は、プロセッサ・ノードであり、それぞれタイマを有する変更モジュールを有し、
当該方法は、
前記入力ノードのそれぞれで、被監視エンティティの観測された状態を表す観測データを受信し、最近観測された前記被監視エンティティの状態を前記メモリ・モジュールに現在の状態として格納し、トリガされたとき、該現在の状態を出力し、
前記プロセッサ・ノードのそれぞれで、当該方法は、更に、
前記被監視エンティティの前記観測された状態が変化する度に前記タイマをリセットし、前記タイマから、前記被監視エンティティの前記観測された状態が最後に変化してからの経過時間を表す値を出力し、
前記現在の状態を、前記タイマにより出力された前記値に依存する変更因子で変更し、
トリガされたとき、前記変更された現在の状態を前記現在の状態の表現として出力する、
ことを特徴とする方法。
【請求項１０】
前記ネットワークの訓練モードで、
前記入力層に、ネットワーク入力ベクトルとしての訓練入力ベクトルを、被監視エンティティのサンプル状態とともに、処置のために、前記入力ノードの被監視エンティティの観測された状態として、入力し、
各訓練入力ベクトルについて、訓練サンプルが受信されたときに前記タイマのそれぞれをリセットし、複数の経過時間の値のそれぞれについて、訓練手順を実行し、各プロセッサ・ノードの変更因子を定める、
ことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人工ニューラル・ネットワークの分野であり、特に人工ニューラル・ネットワークの入力層の設計及び構造に関する。人工ニューラル・ネットワークは、パターン・マッチング及び他の診断手順で用いられうる。
【背景技術】
【０００２】
人工ニューラル・ネットワークは、健康管理及びコンピュータ・ネットワーク監視のような分野の複雑な診断手順のみならず、種々の分野でパターン・マッチングを実行するために益々用いられている。診断手順の文脈では、人工ニューラル・ネットワークは、先ず特定の問題又は問題のセットを認識するよう訓練され、次に所要の信頼の程度で問題の存在の有無を瞬時に決定できる。しかしながら、診断パターンの時間的関連性は、多くの分野で診断手順の重要な役割を果たしうるにも拘わらず、現在のところ適切に解決されていない。
【０００３】
標準的に、人工ニューラル・ネットワークの入力層にある入力ノード又は入力ニューロンは、被監視エンティティの状態を観測し、トリガされたときの状態の表現を出力する。このように状態を出力することは「発火」と表される。人工ニューラル・ネットワークの入力ノードが発火する度に、残りの入力ノードは、それらの被監視エンティティの状態の観測を実行し、該状態の表現をニューラル・ネットワークの次の層に出力する。
【０００４】
診断手順では、人工ニューラル・ネットワークは、訓練モードの動作を通じて訓練され、複雑なパターンを認識し、入力ベクトル（入力層により受信された状態観測結果の総称）に基づき瞬時に問題及び状況を識別する。人工ニューラル・ネットワークを訓練する手順の開発は、専門分野に跨る複合的な研究分野である。入力ベクトルは、特定の時点における被監視エンティティのスナップショットを提供する。これは、人工ニューラル・ネットワークが特定の状況の存在を知らせるために用いられる、特に健康管理及び警察活動／監視のような分野で非常に功を奏し有用である。
【０００５】
人工ニューラル・ネットワークは、上述の分野以外でも問題を診断するために用いることができ、ＩＴ分野でも例えばネットワーク管理の目的で一般的である。より詳細には、人工ニューラル・ネットワークは、分散型システムで一定の大きさの入力ベクトルに基づき瞬時に状況を診断するために用いられうる。これらでは、一定数の被監視エンティティがシステム（例えば、特定数の再使用可能なバーチャル・マシンを有する仮想サーバの企業規模のシステムであって、最新のプログラム言語でスレッド・プール構成をミラーリングするもの）内に存在すると仮定する。これらのエンティティは、一方で、被監視特性の特定のセット、例えば負荷、ネットワーク遅延、メモリ等を有する。この完成したシステムは、固定された大きさの人工ニューラル・ネットワークを用いて（例えば、人工ニューラル・ネットワークの誤差逆伝搬（Back  Error  Propagation：BEP）クラスで。該クラスでは、訓練が、各ノードの結果として生じる誤差への貢献を分析することを介して実行され、相応して調整される。）監視されうる。
【０００６】
人工ニューラル・ネットワークの一般的な構成は、多数のクラス・ネットワークに分割されるノードであり、各ノードは特定の診断又はパターン・マッチング機能を実行するよう動作する。クラス・ネットワーク間には、共有ノード及び共有入力の点で幾らかの重複があってもよいが、各クラス・ネットワークはそれ自身の出力信号を生成してもよい。
【０００７】
訓練中、人工ニューラル・ネットワーク又は人工ニューラル・ネットワーク内のクラス・ネットワークは、（各ノードの）各特性の状態を相関させマッチングして所望の誤差報告を生成することにより、問題のある状況を認識することを学習するだろう。例えば、人工ニューラル・ネットワークは、次の２つの条件：「仮想機械Ａが到達されない」及び「アプリケーションＡが止まっている」場合を、誤差報告（クラス・ネットワークから出力されることが望ましい）「仮想機械Ａが停止している」に相関させてもよい。
【０００８】
状態更新が有効な度に、つまり仮想機械Ａに到達できるか否かを監視している入力ノード、又は仮想機械Ａが止まっているか否かを監視している入力ノードが、状態の変化を識別する度に、各入力ノードはトリガされ、被監視エンティティの現在の状態の表現を出力することにより「発火」する。
【０００９】
時間遅れニューラル・ネットワークでは、ネットワークはオンラインで適応され、入力ベクトルは、各入力ノードで連続的であり複数の値を有する。該複数の値は、遅延されネットワークに特定の時間間隔で供給される。ＴＤＮＮの目的は、連続データに対して作用することであり、入力シーケンス内の時間的関連性を認識できること、シーケンシャル入力データ内のパターンを理解及び検出し、並びにシーケンシャル・パターンの部分を予測すること又はシーケンシャル・パターンの将来の発生を予測することである。ＴＤＮＮは、入力データ、つまり次々に到着する入力内のシーケンスを認識できる。しかしながら、ＴＤＮＮは、入力の到着と到着の間の経過時間のような時間的関連性を認識できない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
入力層の入力ベクトルを変更する規則により、時間依存の入力を扱うことができる人工ニューラル・ネットワークを提供することが望ましい。
さらに、一実施形態では、被監視エンティティの状態の観測結果が最後に変更されてからの時間に依存して、出力を変更するテンポラル・プロセッサ・ノードを提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
実施形態はテンポラル・プロセッサ・ノードを有してもよい。該テンポラル・プロセッサ・ノードは、人工ニューラル・ネットワーク内のクラス・ネットワークの入力層で入力ノードとして用いられ、前記クラス・ネットワークは、前記入力層により受信されたネットワーク入力ベクトル成分に基づき、出力信号を生成するよう動作し、テンポラル・プロセッサ・ノードは、被監視エンティティの観測された状態を表す観測データを、前記ネットワーク入力ベクトルの成分として受信するよう動作し、当該テンポラル・プロセッサ・ノードは、メモリ・モジュールであって、最近観測された前記被監視エンティティの状態を該メモリ・モジュールに現在の状態として格納するよう動作するメモリ・モジュール、タイマを有する変更モジュールであって、該タイマは前記現在の状態を観測してからの経過時間を表す値を出力するよう動作し、該変更モジュールは前記現在の状態を該タイマにより出力された値に依存する変更因子で変更するよう動作する変更モジュール、を有し、トリガされたとき、前記テンポラル・プロセッサ・ノードは、前記変更された現在の状態を前記現在の状態の表現として出力するよう動作する。
【００１２】
人工ニューラル・ネットワークは、パターン・マッチング及び診断手順を実行するために広く用いられている。人工ニューラル・ネットワークの標準的な構造は、３層構造であり、入力層では観測結果がネットワークに入力され、隠れ層又は処理層では将来の処理動作が入力層から受信された情報に対して実行され、出力層では出力信号が処理層から受信された情報に基づき生成される。本発明の実施形態は、主に、入力層及び該入力層を構成するノードに関する。人工ニューラル・ネットワークの詳細な構造は限定されない。また入力層を超える層の特有の機能も限定されない。
【００１３】
テンポラル・プロセッサ・ノードは、ハードウェア実装又はソフトウェア実行で実現されてもよい。被監視エンティティの観測は、ノードに統合されたセンサにより実行されてもよい。或いは、ノードはセンサからの情報を受けるよう動作してもよい。人工ニューラル・ネットワークは、ハードウェア若しくはソフトウェアに基づく実装として、又はハードウェア若しくはソフトウェアに基づくエンティティの混合として実現されうる。クラス・ネットワークの訓練はソフトウェア・アプリケーションとして実行されるが、誤差が十分に低く再訓練が必要ないとき及びほぼゼロの認識時間では、結果として生じる訓練されたクラス・ネットワークはハードウェアで生成されうる。
【００１４】
有利なことに、テンポラル・プロセッサ・ノードは、時間依存の人工ニューラル・ネットワークの多数の層を提供する。これは、人工ニューラル・ネットワークにより実行される種々の診断手順で時間依存の入力を取り扱う全く新規な方法を提供する。
【００１５】
任意的に、現在の状態は数値であり、現在の状態を変更因子で変更することは、単に該数値を変更因子としての重み係数で乗算することであってもよい。
【００１６】
実施形態は、クラス・ネットワークを有する人工ニューラル・ネットワークとして実現されてもよい。前記クラス・ネットワークは、該クラス・ネットワークの入力層により受信されたネットワーク入力ベクトルに基づき、出力信号を生成するよう動作し、前記クラス・ネットワークは、  前記入力層を形成する複数の入力ノードであって、各入力ノードはメモリ・モジュールを有し、被監視エンティティの観測された状態を表す観測データを前記ネットワーク入力ベクトルの成分として受信するよう動作し、最近の該被監視エンティティの観測された状態を該メモリ・モジュールに現在の状態として格納し、トリガされたとき該現在の状態の表現を出力するよう動作する入力ノード、を有する。このような人工ニューラル・ネットワークでは、１又は複数の入力ノードはテンポラル・プロセッサ・ノードであって、人工ニューラル・ネットワーク内のクラス・ネットワークの入力層で入力ノードとして用いられ、前記テンポラル・プロセッサ・ノードは、被監視エンティティの観測された状態を表す観測データを、前記ネットワーク入力ベクトルの成分として受信するよう動作し、メモリ・モジュールであって、最近観測された前記被監視エンティティの状態を該メモリ・モジュールに現在の状態として格納するよう動作するメモリ・モジュール、タイマを有する変更モジュールであって、該タイマは前記現在の状態を観測してからの経過時間を表す値を出力するよう動作し、該変更モジュールは前記現在の状態を該タイマにより出力された値に依存する変更因子で変更するよう動作する変更モジュール、を有し、トリガされたとき、前記テンポラル・プロセッサ・ノードは、前記変更された現在の状態を前記現在の状態の表現として出力するよう動作する。
【００１７】
有利なことに、テンポラル・プロセッサ・ノードが入力ノードの中に含まれることは、時間依存入力を種々の診断手順で考慮に入れることを可能にする。
【００１８】
テンポラル・プロセッサ・ノード以外の入力ノードにより出力された現在の状態の表現が、メモリ・モジュールに格納された現在の状態を、例えば重み係数により乗算した結果として変更したものである場合である。しかしながら、このような入力ノードの例では、変更は、現在の状態が観測されてからの経過時間に関係ない。
【００１９】
任意的に、前記クラス・ネットワークは、訓練モードで機能するよう動作し、該訓練モードでは、前記入力層は、ネットワーク入力ベクトルとしての訓練入力ベクトルを、被監視エンティティのサンプル状態とともに、処置のための成分として、前記入力ノードの被監視エンティティの観測された状態として、受信するよう動作し、訓練入力ベクトルが受信される度に、タイマのそれぞれはリセットされ、複数の経過時間の値のそれぞれに対する前記変更因子は、各テンポラル・プロセッサ・ノードに対して設定される。
【００２０】
有利なことに、時間依存入力が処理される方法は、本発明の実施形態では、クラス・ネットワークの訓練を、時間依存入力の特別な変更及び処置なしに行うことを可能にする。
【００２１】
訓練モードで動作するとき、人工ニューラル・ネットワーク及びその特定のクラス・ネットワークは、ネットワークのノードが入力データを変更及び補正する方法を変更しようとする。一般的に、サンプル訓練入力が用いられ、関連する所望の出力を有する。クラス・ネットワークは、次に、訓練手順を受ける。訓練手順は、例えば、クラス・ネットワーク内のどのノードが誤差（所望の結果と実際の結果との差）のソースかを分析し、これらのノードにおける入力データの処置を変更する。
【００２２】
訓練手順は、逆方向の誤差伝搬手順であってもよく、クラス・ネットワークによりサンプル訓練入力の結果として生成された出力信号と所望の出力信号との間の差が、重み係数、又はクラス・ネットワークの各ノードでの、クラス・ネットワーク内の誤差の適応可能な重み係数に関する変化度に基づく他の変更処理を適応することにより最小化される。訓練手順が用いられ、テンポラル・プロセッサ・ノード以外の入力ノードの重み係数を適応してもよい。しかしながら、本発明の実施形態は用いられる特定の訓練手順に限定されない。
【００２３】
有利なことに、既存の訓練手順を変更しないことは、テンポラル・プロセッサ・ノードを有するクラス・ネットワークを訓練する必要があるが、クラス・ネットワークの訓練モードは、これらの訓練手順を新しい方法で要求しなければならない。
【００２４】
任意的に、訓練入力ベクトルが受信される度に、訓練手順が実行され、前記１又は複数のテンポラル・プロセッサ・ノードのタイマはゼロの経過時間を出力し、同一の訓練入力ベクトルで、各テンポラル・プロセッサ・ノードについて前記訓練手順が実行され、前記テンポラル・プロセッサ・ノードのタイマは複数の経過時間の値のうちのそれぞれを出力する。
【００２５】
ノードが訓練中に解決される順序及びタイミングは、特定の実装に依存する。この任意の実施形態は、効率的に、クラス・ネットワーク内の各テンポラル・プロセッサ・ノードについて、大きいサンプル毎のループの中の内側ループを用いて、ノードを複数の経過時間の値で訓練する。この技術は、テンポラル・プロセッサ・ノードを訓練する、時間的及び計算能力的に効率的な方法を提供する。
【００２６】
任意的に、前記クラス・ネットワークは、認識モードで機能するよう動作し、該認識モードでは、前記ネットワーク入力ベクトルの成分が変化するとき、前記入力層を形成する前記複数の入力ノードは、トリガされ、それぞれ前記現在の状態の表現を出力するよう動作し、前記受信されたネットワーク入力ベクトルの成分が変化していた入力ノードがテンポラル・プロセッサ・ノードである場合、該テンポラル・プロセッサ・ノードのタイマはリセットされる。
【００２７】
有利なことに、認識モードでは、テンポラル・プロセッサ・ノードを用いて時間依存入力を処理することは、クラス・ネットワークの全体の意思決定処理に影響を与える。
【００２８】
任意的に、前記人工ニューラル・ネットワークは、複数の処理ノードを有する処理層であって、該処理ノードは１又は複数の現在の状態の表現を前記入力層から受信し、該受信した表現を結合及び変更して処理された信号として出力するよう動作する、処理層、出力層であって、処理された信号を１又は複数の処理ノードから受信し、該受信した処理された信号を結合及び変更して前記出力信号として出力するよう動作する出力層、を更に有する。
【００２９】
処理層は、単一の層を有してもよい。或いは、処理層は、幾つかの下位層を有してもよく、第１の下位層は入力層からの情報を受信し、該受信した表現を結合及び変更して、処理された信号として次の下位層へ出力するように動作する。下位層は、前記処理された信号を受信すると、次に、更なる下位層又は出力層へ出力するために、該受信した処理された信号を結合及び変更してもよい。
【００３０】
処理された信号は、複数のノードのそれぞれから１つの複数の成分を有するベクトルとして考えられる。各ノードで生じる結合及び変更は、処理された信号又は受信した入力ベクトルの特定の成分を選択すること、前記成分を数的に結合すること、次に結果を、場合によっては特定のノードの重み係数の特徴により乗算することにより変更することを有してもよい。重み係数は、訓練モードでのクラス・ネットワークの動作中に変更自体の影響を受けてもよい。
【００３１】
出力信号は、数値、複数の成分を有するベクトル、又は単に１若しくは０の２進ビット、又は如何なる他の出力信号であってもよい。
【００３２】
任意的に、被監視エンティティは、該被監視エンティティの状態が観測され、システムに属し、前記クラス・ネットワークは、特定の問題が前記システム内で生じたか否かの決定を前記ネットワーク入力ベクトルに基づき生成するよう動作する。
【００３３】
有利なことに、テンポラル・プロセッサ・ノードがこのようなシステム内で用いられることは、時間依存入力を診断又はシステム内の問題の識別で考慮に入れることを可能にする。入力ベクトル内の、識別されるべき問題に対して満たされなければならない条件は、時間に依存してもよい。例えば、エンティティＡは過去６０秒に障害状態に入ったか、等である。テンポラル・プロセッサ・ノードをエンティティＡの状態を観測するために用いることは、このような検討がクラス・ネットワークの入力層で行われることを可能にする。
【００３４】
人工ニューラル・ネットワークは、１又は複数の更なるクラス・ネットワークを更に有し、前記更なるクラス・ネットワークのそれぞれは、別の特定の問題が前記同一のシステム内で生じたか否かの決定をネットワーク入力ベクトルに基づき生成するよう動作する。
【００３５】
テンポラル・プロセッサ・ノードを含む、人工ニュ―ラル・ネットワーク内の特定のノードは、１つより多いクラス・ネットワークに機能的に参加し、従って特定の物理的重複がクラス・ネットワーク間に存在するが、それらは依然として機能的に区別される。任意的に、問題を診断するための１クラス１ネットワークの人工ニューラル・ネットワーク構成が用いられてもよく、１つのクラスは機能のファミリであり、クラス・ネットワークの層で用いられて、被監視システム内の特定の問題を検出する。本発明の実施形態は、１クラス１ネットワークのアーキテクチャに適するが、ネットワーク・アーキテクチャにより限定されない。
【００３６】
当業者に理解されるように、どれだけ多くのニューラル・ネットワークを特定の問題に用いるかという疑問は、設計レベルの決定であり、利用可能な訓練時間、所望の誤差信頼度、入力数等のような要因に依存するだろう。標準的に、１クラス１ネットワークのアーキテクチャは、多数の入力に対して迅速に訓練する。該アーキテクチャは、別のクラスを追加することにより拡張を実現し、ニューラル・ネットワーク全体を再訓練することなく認識できる。テンポラル・プロセッサ・ノードに関連する訓練処理は、１クラス１ネットワークのアーキテクチャに良好に適している。
【００３７】
別の態様は、ネットワーク入力ベクトルから出力信号を生成する方法である。該ネットワーク入力ベクトルは、人工ニューラル・ネットワークの一部を形成するクラス・ネットワークの入力層により受信される。クラス・ネットワークは、入力層を形成する複数の入力ノードを有する。各入力ノードは、メモリ・モジュールを有する。１又は複数の入力ノードは、テンポラル・プロセッサ・ノードであり、それぞれがタイマを有する変更モジュールを有する。方法は、入力ノードのそれぞれで、被監視エンティティの観測された状態を表す観測データを、ネットワーク入力ベクトルの成分として受信し、最近観測された被監視エンティティの状態をメモリ・モジュールに現在の状態として格納し、トリガされると、現在の状態の表現を出力する。各テンポラル・プロセッサ・ノードで、方法は、更に、現在の状態を観測してからの経過時間を表すタイマからの値を出力し、現在の状態をタイマにより出力された値に依存する変更因子で変更し、トリガされると、変更された現在の状態を現在の状態の表現として出力する。
【００３８】
方法は、前記クラス・ネットワークの訓練モードで、前記入力層に、ネットワーク入力ベクトルとしての訓練入力ベクトルを、被監視エンティティのサンプル状態とともに、処置のために、前記入力ノードの被監視エンティティの観測された状態として、入力し、各訓練入力ベクトルについて、訓練サンプルが受信されたときに前記タイマのそれぞれをリセットし、複数の経過時間の値のそれぞれについて、訓練手順を実行し、各テンポラル・プロセッサ・ノードの変更因子を定める。
【００３９】
方法は、前記クラス・ネットワークの認識モードで、前記ネットワーク入力ベクトルの成分が変化するとき、前記入力層を形成する前記複数の入力ノードをトリガして、前記現在の状態の表現を出力し、前記受信されたネットワーク入力ベクトルの成分が変化していた入力ノードがテンポラル・プロセッサ・ノードである場合、前記タイマをリセットする。
【００４０】
本発明の実施形態の詳細な説明は、添付の図面を参照して以下に記載される。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明を具現化するテンポラル・プロセッサ・ノードの概略図である。
【図２】本発明を具現化する人工ニューラル・ネットワークの概略図である。
【図３】本発明を具現化するクラス・ネットワークの動作の訓練モードのフローチャートである。
【図４】本発明を具現化するクラス・ネットワークの動作の認識モードのフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態の実装例の図である。
【発明を実施するための形態】
【００４２】
図１に概略的に示されたテンポラル・プロセッサ・ノード１０は、観測モジュール１２、変更モジュール１４、リレー（メモリ・モジュールの例である）１８、及びタイマ１６を有する。
【００４３】
観測モジュール１２は、ソースから入力を受ける。該ソースは、被監視エンティティの状態の観測結果自体であるか、又は被監視エンティティの状態の観測結果を生成するために用いられうる。入力は被監視エンティティの状態の観測結果である。観測モジュール１２は、ソースからの入力が環境刺激又は特性となるように、それ自体がセンサであってもよい。被監視エンティティの状態の観測結果は、被監視エンティティの単一の特性を表す値であってもよく、クラス・ネットワーク内の該特性の全ての値が例えば０と１の間になるようにスケーリングされてもよい。
【００４４】
代替として、観測モジュール１２は、センサからの信号を入力として受けるよう動作してもよい。入力はテンポラル・プロセッサ・ノード１０により要求される形式であってもよく、又はＡ／Ｄ変換のような特定の変更がなされた入力であってもよい。或いは、入力値の体系化が観測モジュール１２内で実行される。
【００４５】
更なる代替として、テンポラル・プロセッサ・ノード１０は人工ニューラル・ネットワークの入力ノードと次の層との間で用いられてもよく、テンポラル・プロセッサ・ノード１０はクラス・ネットワークの入力層に存在してもよい。この例では又は他の場合には、観測モジュール１２は、人工ニューラル・ネットワークの別の入力ノードからの出力を入力として受けるよう動作してもよい。
【００４６】
テンポラル・プロセッサ・ノード１０は、如何なる入力ノード（入力ニューロン）にも取り付けられうる。該入力ノードでは、被監視エンティティの観測された状態は、クラス・ネットワークにより実行されているパターン・マッチング又は診断に関する時間により影響を受ける。テンポラル・プロセッサ・ノード１０は、監視されている状態の最後の変化からの経過時間に従い、入力ノードにより出力された信号を変えるよう動作する。
【００４７】
テンポラル・プロセッサ・ノード１０が入力の変更に関与するか否かに拘わらず、観測モジュール１２により生成された観測結果は、リレー１８及びタイマ１６に転送される。リレー１８は、被監視エンティティの最近観測された状態を現在の状態として単に保持し及び変更モジュール１４に転送する。リレー１８は、単純なラッチ、揮発性若しくは不揮発性メモリであってもよく、又は物理的に分離していても機能的にテンポラル・プロセッサ・ノード１０の一部であるより大きい記憶装置の領域であってもよい。
【００４８】
タイマ１６は、被監視エンティティの状態の観測結果を観測モジュール１２から受信する。タイマ１６は、被監視エンティティの現在の状態を観測してからの経過時間を表す値を出力するよう動作する。
【００４９】
実施形態は、タイマをリセットさせる明確な刺激の観点で限定されない。一実施形態では、タイマはリレー１８との接続を有してもよく、それにより被監視エンティティの状態が観測モジュール１２により受信される度に、該状態がリレー１８内に格納された状態と比較され、両者が異なる場合には被監視エンティティの状態が変更され、リセット信号がタイマ１６に送信される。このようなリセット刺激は、観測モジュールが、周期的に観測された状態を特定のシステム規模の構成に基づき受信する実施形態に適する。
【００５０】
代替として、各観測された状態は独立事象と考えられてもよく、該状態が偶然にもリレー１８に格納された状態と同一の値を有するか否かに無関係であってもよい。新たな観測状態が受信されているという事実は該状態を新しいと見なすのに十分なので、リセット命令が観測モジュール１２からタイマ１６へ送信されてもよい。例えば、「サーバ停止」という観測結果は偶然にも特定のテンポラル・プロセッサ・ノードで前に観測された状態と同一かも知れないが、「サーバ停止」の事象は新しく、前に格納された状態とは独立かも知れない。これは、被監視エンティティの状態の観測が事象によりトリガされる場合であってもよい。タイマ１６はシステム・クロックのような外部クロック信号との接続を有してもよく、それによりタイマ１６は事実上カウンタになる。クラス・ネットワーク内の一部若しくは全てのテンポラル・プロセッサ・ノード１０、又は人工ニューラル・ネットワーク全体は、同一の外部クロック信号に接続されてもよい。タイマ１６は、変更モジュール１４に、被監視エンティティの状態の観測結果が最後に変更されてからの時間を表す値を出力するよう動作する。
【００５１】
変更モジュール１４は、リレー１８から受信した被監視エンティティの状態の観測結果、つまり最近の又は現在の状態を変更し、変更された現在の状態を、テンポラル・プロセッサ・ノード１０が動作しているクラス・ネットワーク内で観測された状態の表現として生成及び出力するよう動作する。変更はタイマ１６から受信した値に依存する。つまり、変更は、被監視エンティティの状態の観測結果が最後に変更されてからの時間に依存する。
【００５２】
変更モジュール１４により実行される変更の性質は、実施形態が動作している特定の実装に依存する。該性質は、被監視エンティティの状態の観測結果の値を重み係数で乗算することを含んでもよい。変更はタイマからの値に依存するので、重み係数はタイマから受信した値に従って変更されてもよい。このように、テンポラル・プロセッサ・ノードは、入力ノードの出力での時間の経過の影響をエミュレートするよう動作する。従って、変更モジュール１４はタイマ値及び変更のリストを格納してもよい。またはタイマ値に基づく関数が存在し、変更を生成してもよい。重み係数のような変更は、テンポラル・プロセッサ・ノード１０が動作しているクラス・ネットワークの訓練モード中に調整可能であるが、通常動作又は認識モードでは固定されたままであってもよい。
【００５３】
テンポラル・プロセッサ・ノード１０の使用は、時間依存要素を診断手順で考慮に入れることを可能にする。時間的関連性は、時間が考慮されない場合とは全く異なる問題を提示しうる。例えば、次の厄介な状況を検討する。
「ネットワークが遅い」且つ
「過去２分以内にアプリケーション障害があった」場合、
「診断手順Ａ」を開始し、
「管理Ｂ」に通知する。
【００５４】
テンポラル・プロセッサ・ノード１０はこのような条件を検討できるようにする。変更モジュール１４は被監視エンティティの状態の観測結果を変更するよう動作してもよい。つまり、状態の変化から最初の２分間を除いて、重み係数０が適用され、該観測結果は事実上報告されない。変更モジュール１４は時間依存数学関数を用い、リレー１８から受信した被監視エンティティの状態の観測結果がどのように変更されるかを制御してもよい。該数学関数の詳細及び特徴は、訓練中に場合によってはランダムな初期関数から設定され、窓関数、徐々に減少する線形若しくは非線形関数、又は他の如何なる形式であってもよい。
【００５５】
任意的に、テンポラル・プロセッサ・ノード１０は、被監視エンティティの状態の観測結果を、次の層へ直接リレー１８から、変更モジュール１４により変更せずに出力するよう動作してもよい。
【００５６】
図２は、人工ニューラル・ネットワーク１００及び被監視エンティティ２０のシステムの概略図である。
【００５７】
人工ニューラル・ネットワーク１００は、多数のクラス・ネットワークを有する。多数のクラス・ネットワークは、テンポラル・プロセッサ・ノード１０を有するクラス・ネットワーク１及びテンポラル・プロセッサ・ノード１０を有さないクラス・ネットワーク３を有する。
【００５８】
クラス・ネットワーク１は拡大して示され、その中にはこの特定の実施形態の３層構造が示される。第１の層は入力層であり、入力ノード２４を有する。入力ノードの幾つかはテンポラル・プロセッサ・ノード１０である。本実施形態では、クラス・ネットワークの入力層の各入力ノードは、人工ニューラル・ネットワークの別のノード２２から入力を受ける。他のノード２２は特定のクラス・ネットワーク１の一部を形成しない。勿論、このノード２２の追加の層は任意であり、入力ノード１０、２４は状態情報として直接に入力を受けてもよい。
【００５９】
入力層は入力ベクトルを受信する。それと同時に、入力層の各入力ノードにより生成される出力は、被監視エンティティの観測された状態を表すか、或いは変更されている。入力層の大きさ（ノード数）は、パターンが認識する必要のある状態数により決定される。例えば、２つのエンティティ及び各エンティティにつき３つの特性が監視され、該エンティティの如何なる状態もパターンに貢献しうる場合、６つの入力ノード１０、２４が入力層内に必要である。各入力ノード１０、２４は、リレー１６か特定の他の形式かに拘わらずメモリ・モジュールを有する。該メモリ・モジュールへのクラス・ネットワーク１の入力層への入力が変化する度に、全ての入力ノード１０、２４は「発火」し、診断手順（パターン認識等）を開始する。
【００６０】
入力層の各入力ノード１０、２４は、被監視エンティティの現在の状態の表現を処理層の各ノード２６への信号として出力するよう動作する。処理層で、各ノード２６は、入力層から受信した値の全て又は選択されたサブセットを結合及び変更するよう動作する。処理層の大きさは、ネットワークが用いられる問題の要件に依存する。例えば、幾つかの問題は、受信した値の少数の単純な組合せを要求してもよい。この場合には、処理層は比較的小さいだろう。一方で、幾つかの問題は、それぞれ受信した値の非常に多くの組合せを必要とする多数の条件が満たされることを介してのみ検出可能であってもよい。この場合には、処理層は比較的大きいだろう。処理層は、代替として隠れ層として表されてもよい。
【００６１】
処理層の各ノード２６は、出力層の各ノード２８へ信号を出力する。この特定の実施形態のクラス・ネットワーク１では、出力層は単一のノード２８を有する。該単一のノード２８は、被監視エンティティ２０のシステム内の特定の問題が存在すること又は存在しないことを意味する。更なるクラス・ネットワーク１、３は、それぞれ、出力層で信号を生成するよう構成される。該信号は、被監視エンティティ２０のシステム内の異なる問題が存在すること又は存在しないことを意味する。
【００６２】
新たな被監視エンティティ２０をシステムに追加することができる。特定の実施形態に依存して、これは、責任のあるクラス・ネットワークの再訓練を必要としてもしなくてもよい。
【００６３】
新たなクラス・ネットワーク１、３を人工ニューラル・ネットワーク１００に追加し、新たな問題を診断することができる。
【００６４】
テンポラル・プロセッサ・ノード１０を既存のクラス・ネットワーク１に追加することができるが、これはクラス・ネットワークの再訓練を必要としてもよい。反対に、テンポラル・プロセッサ・ノード１０をクラス・ネットワークから除去し、入力ノード２４で置き換えることもできる。これは、重み係数の調整を必要とし、時間的関連性を無視するときに入力ノード２４の定常状態を反映してもよい。
【００６５】
システムの性質及び状態情報に依存して、異なる構成を検討することも可能である。例えば、１つのパターンが、特定のノードから出て行く全てのネットワーク接続の健康状態を有し、それぞれの出て行くネットワーク接続について１つの入力ノードを有しない場合、全てのこれらの入力ノードを１つに集約し（例えば、単純な論理集積器を用いて）、１又は複数の出て行くネットワーク接続の障害を意味することが可能である。このようなニューラル・ネットワークの設計上の決定は、環境及びパターンの性質、個々の状態の粒度及び重要性等に依存して行われうる。
【００６６】
図３は、クラス・ネットワークの動作の訓練モードのフローチャートである。訓練モードでは、変更の性質及びパラメータが設定又は適応され、訓練入力サンプルが該特定の訓練入力サンプルに関連付けられた既知の所望の出力と一致する又は閾の範囲内でそれに近付くのに応答して、信号がクラス・ネットワークにより出力されるようにする。変更の設定及び適応は、例えば誤差逆伝搬手順により達成される。しかしながら、実施形態は用いられる正確な訓練手順に関して限定されない。
【００６７】
段階Ｓ１で、訓練入力サンプルは、クラス・ネットワーク１に入力される。クラス・ネットワーク１は訓練入力サンプルを受信し、入力層の各入力ノード１０、２４は自身に割り当てられた訓練入力サンプルからの入力を、自身に対応する被監視エンティティの新たに観測された状態であるかのように取り扱う。１又は複数のテンポラル・プロセッサ・ノード１０のタイマ１６は、従って、訓練入力サンプルを受信するとリセット又は開始される。
【００６８】
段階Ｓ２で、訓練手順はクラス・ネットワークについて実行され、テンポラル・プロセッサ・ノード１０のタイマ１６はｔ＝０に設定される。本実施形態では、ノードで実行される変更は、現在の状態の観測結果を重み係数で乗算することである。ここで、観測結果は値により表現されてもよい。段階Ｓ２で、ｔ＝０の重み係が設定される。テンポラル・プロセッサ・ノード１０以外の入力ノード２４で、重み係数は時間に依存しない。従って、Ｓ２で設定又は適応される重み係数は、該ノードの重み係数であり、経過時間に無関係である。訓練は、特定のシステムが、実際の出力と所望の出力との間の差が改善されるか又は除去されるまで重み係数を変更することを有する。用いられる正確なシステムは、実施形態の正確な実装に依存し、本発明の実施形態を限定しない。例えば、誤差逆伝搬訓練ルーチンが用いられてよい。
【００６９】
段階Ｓ３で、訓練されているクラス・ネットワークがテンポラル・プロセッサ・ノード１０を有するか否かが評価される。本発明の実施形態では、少なくとも１つのテンポラル・プロセッサ・ノード１０が人工ニューラル・ネットワーク１００内に存在すべきことに留意する。しかしながら、人工ニューラル・ネットワーク１内に、テンポラル・プロセッサ・ノード１０を有さないクラス・ネットワーク３が存在してもよい。如何なるテンポラル・プロセッサ・ノードもクラス・ネットワーク内に存在しない場合、フローは段階Ｓ７に進む。
【００７０】
１又は複数のテンポラル・プロセッサ・ノード１０がクラス・ネットワーク１内に存在する場合、フローは段階Ｓ４に進む。段階Ｓ４は、テンポラル・プロセッサ・ノードの訓練の内側の、段階Ｓ４からＳ６により定められるループの開始を表す。この内側ループを実行している間（段階Ｓ４からＳ６）、ＣＮ内の非ＴＰＮに適用される重み係数は固定されたままである。任意的に、クラス・ネットワーク内の各テンポラル・プロセッサ・ノードは、この方法で順番に訓練される。時間窓の間、テンポラル・プロセッサ・ノードは訓練され、時間窓の量によりタイマ値が段階Ｓ６でインクリメントされる。この時間窓は実施形態の特定の構成に依存する。クラス・ネットワークの所望の出力が変化する時間値が存在してもよい。例えば、２値出力のクラス・ネットワークで、ｔ＜３０ｓのとき出力＝１であり、ｔ＞３０ｓのとき出力＝０である。従って、訓練の性質は、例えば変更値が変化して出力を約ｔ＝３０ｓで反映するので、時間窓は０−１分であり、インクリメントは５ｓであってもよい。
【００７１】
段階Ｓ７で、ネットワークの精度及び正確さを表す誤差が閾値より低いか否かの評価が行われる。実施形態は、誤差が評価される方法又は決定された閾により限定されない。一例では、訓練は複数のサンプル・ラウンド（訓練入力ベクトル）に分けられてもよい。分類人工ニューラル・ネットワークでは、閾は、誤差が該サンプル・ラウンドの閾の割合より低い、例えば１０００のうちの２より低いとき、満たされる。認識人工ニューラル・ネットワークでは、サンプル・ラウンドの概念が用いられてもよいが、閾は雑音比又は正確性の比率として設定される。更なる代替では、誤差の平均又は移動平均が今までに使われたサンプルを横切るときに、誤差が再訓練され絶えず変更される。訓練が屡々変更又は重み係数のランダムなセットから開始することに基づいて、平均誤差は訓練の発生とともに次第に減少し、誤差は最終的に閾より下に下がり、この点で訓練は完了する。
【００７２】
クラス・ネットワークが特定のサンプルを用いて訓練されると、同一のサンプルが段階Ｓ４からＳ６により定められる内側の訓練ループで、クラス・ネットワーク内の各テンポラル・プロセッサ・ノード１０に対して順番に用いられる。時間の経過は、インクリメントの度に変化する変更モジュール１４の変更因子により、及び場合によっては特定の時間又は複数の時間に変化するクラス・ネットワークの所望の出力により、反映される。例えば、２つのテンポラル・プロセッサ・ノード１０が特定のクラス・ネットワーク１内に存在する場合、各テンポラル・プロセッサ・ノード１０はこの方法で順番に訓練される。
【００７３】
図４は、本発明を具現化するクラス・ネットワーク１の動作を表す、認識モードのフローチャートである。認識モードは、クラス・ネットワーク１の通常動作と考えられてもよい。
【００７４】
段階Ｓ１０１で、ネットワーク入力ベクトルの成分は変更される。入力ノード１０、２４は、それらの対応するネットワーク入力ベクトルの成分を絶えず又は周期的に監視し、変化を識別するようにしてもよい。任意の入力ノード１０、２４での変化が識別されると、フローは段階Ｓ１０２へ進む。
【００７５】
段階Ｓ１０２で、テンポラル・プロセッサ・ノード１０により受信された入力ベクトルの成分が変化したか否かが評価される。変化していた場合、フローは段階Ｓ１０３へ進む。変化していない場合、フローは段階Ｓ１０４へ進む。
【００７６】
段階Ｓ１０３で、ネットワーク入力ベクトルの成分が変化していた各テンポラル・プロセッサ・ノード１０のタイマ１６は、リセットされる。この段階は、Ｓ１０４の診断段階より前に生じる。何故なら、テンポラル・プロセッサ・ノード１０の変更モジュール１４により実行された変更はタイマ値に依存するからである。従って、出力ノード２８からの出力信号は、リセットされているタイマ１６により影響を受けない。
【００７７】
Ｓ１０４で、診断が実行される。診断は、出力ノード２８からの出力信号を生成する分類ネットワーク１の各層における変更、結合、受信及び出力の実行である。段階Ｓ１０５で、出力信号が出力される。該出力信号は、問題診断の実施形態では、入力ベクトルの変化が被監視システム２０内の特定の問題の存在に関連するか否かの指標である。
【００７８】
受信した入力ベクトルの成分が変化した入力ノードがテンポラル・プロセッサ・ノードでない場合、診断（パターン認識）は段階Ｓ１０４へ進み、全ての非テンポラル・プロセッサ・ノードである入力ノード２４はそれらの格納された現在の状態を出力し、全てのテンポラル・プロセッサ・ノード１０はそれらの出力をそれら個々のタイマ値に基づき調整させる。テンポラル・プロセッサ・ノード１０が時間窓の範囲内で変化を観測した場合にのみ、クラス・ネットワーク１の特定の問題が存在すると決定される該テンポラル・プロセッサ・ノード１０のタイマ値が、該時間窓を超えている場合、出力信号は問題が存在しないことを示す。
【００７９】
図５は、一実施形態を実施するシステムの概略表現である。監視されている全体のシステムはデータ・センタ２００である。データ・センタ２００は、複数の物理的なサーバ２１０を有する。各サーバ２１０は、ネットワーク・インタフェース・カード２２０を有し、ＴＣＰ／ＩＰネットワーク２０１を介して接続される。データ・センタ２００は、監視サーバ２３０（又は監視サーバ２３０のグループ）、ＤＣ温度センサ２４０、ＤＣ湿度センサ２４２及びＤＣアクセス制御ハードウェア２４４も有する。診断及び解決サーバ２５０は、人工ニューラル・ネットワークを実行する。人工ニューラル・ネットワークは、クラス・ネットワーク１を有し、診断、処置及び通知情報を出力する。
【００８０】
各物理サーバ２１０は、１又は複数のバーチャル・マシン２１２を実行する。各バーチャル・マシン２１２は、１又は複数のアプリケーションＡ、Ｂ又はＣ２１４を実行する。各物理サーバ２１０及びそのネットワーク・インタフェース・カード２２０は、それぞれのハードウェア監視エージェント２１８により監視される。各バーチャル・マシン２１２及びバーチャル・マシンで実行される各アプリケーション２１４は、それぞれのソフトウェア監視エージェント２１６により監視される。物理サーバ２１０を接続するＴＣＰ／ＩＰネットワーク２０１も、ハードウェア監視エージェントにより監視される。
【００８１】
データ・センタ２００の状態は、各ＤＣ温度センサ２４０、ＤＣ湿度センサ２４２及びＤＣアクセス制御ハードウェア２４４のうちの１又は複数により監視される。各ＤＣ温度センサ２４０、ＤＣ湿度センサ２４２及びＤＣアクセス制御ハードウェア２４４のそれぞれは、ハードウェア監視エージェント２１８により監視されるソフトウェア又はハードウェア監視エージェント２１６、１２８により監視される各エンティティは、被監視エンティティである。ソフトウェア及びハードウェア監視エージェント２１６、２１８は、ネットワークを介して接続され、被監視エンティティの観測された状態を表す観測データを監視サーバ２３０へ送信するよう動作する。監視サーバ２３０は、観測データを受信し、該観測データをデータ・センタのタスクのために、ソフトウェア・エンティティとして動作するインフラ監視コンポーネント２３２、ＶＭ監視コンポーネント２３４及びアプリケーション監視コンポーネント２３６で調整する。監視サーバ２３０により監視サーバ２３０のソフトウェア・エンティティを用いて実行されるタスクのうちの１つは、ネットワーク入力ベクトルを診断及び解決サーバ２５０にクラス・ネットワーク１への入力として出力することである。ネットワーク入力ベクトルは、１又は複数のソフトウェア及びハードウェア監視エージェント２１６、２１８からのデータを成分として有する。
【００８２】
１つのクラス・ネットワーク１が説明を容易にするために図５に示されるが、図５のような実装は更に多くのクラス・ネットワークを有してもよいことが理解されるべきである。クラス・ネットワーク１は、１又は複数のテンポラル・プロセッサ・ノード１０を入力層内に有してもよい。テンポラル・プロセッサ・ノード１０は、被監視エンティティの観測された状態を表す観測データを受信しうる。被監視エンティティの時間に関する状態は、クラス・ネットワーク１の出力ベクトルの方向（bearing）を有する。簡易な例では、特定のクラス・ネットワーク１は、ネットワーク規模のハードウェア問題を識別することを目指していてもよい。２つの物理サーバ２１０が互いに１分以内に停止した場合、ネットワーク規模の問題が存在すると識別されてもよい。従って、物理サーバ２１０の状態を表す観測データを個々のハードウェア監視エージェント２１８から受信しているテンポラル・プロセッサ・ノード１０は、訓練されて、「サーバ停止」を表すデータの受信後１分間は高い重み（変更因子）を該データに与え、その後徐々に変更の重みを減少させていくようにされる。このクラス・ネットワーク内の他の因子は時間に依存しなくてもよく、従って時間入力ノード１０以外の入力ノード２４に供給されてもよい。
【００８３】
クラス・ネットワーク１により生成された出力信号は、次に解決及び制定エンジンに供給され、診断、処置及び関連パーティへの通知の処理が開始してもよい。
【００８４】
以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）  テンポラル・プロセッサ・ノードであって、
人工ニューラル・ネットワーク内のクラス・ネットワークの入力層で入力ノードとして用いられ、
前記クラス・ネットワークは、前記入力層により受信されたネットワーク入力ベクトル成分に基づき、出力信号を生成するよう動作し、
テンポラル・プロセッサ・ノードは、被監視エンティティの観測された状態を表す観測データを、前記ネットワーク入力ベクトルの成分として受信するよう動作し、
当該テンポラル・プロセッサ・ノードは、
メモリ・モジュールであって、最近観測された前記被監視エンティティの状態を該メモリ・モジュールに現在の状態として格納するよう動作するメモリ・モジュール、
タイマを有する変更モジュールであって、該タイマは前記現在の状態を観測してからの経過時間を表す値を出力するよう動作し、該変更モジュールは前記現在の状態を該タイマにより出力された値に依存する変更因子で変更するよう動作する変更モジュール、
を有し、
トリガされたとき、前記テンポラル・プロセッサ・ノードは、前記変更された現在の状態を前記現在の状態の表現として出力するよう動作する、
ことを特徴とするテンポラル・プロセッサ・ノード。
（付記２）  クラス・ネットワークを有する人工ニューラル・ネットワークであって、
前記クラス・ネットワークは、該クラス・ネットワークの入力層により受信されたネットワーク入力ベクトルに基づき、出力信号を生成するよう動作し、
前記クラス・ネットワークは、
前記入力層を形成する複数の入力ノードであって、各入力ノードはメモリ・モジュールを有し、被監視エンティティの観測された状態を表す観測データを前記ネットワーク入力ベクトルの成分として受信するよう動作し、最近の該被監視エンティティの観測された状態を該メモリ・モジュールに現在の状態として格納し、トリガされたとき該現在の状態の表現を出力するよう動作する入力ノード、
を有し、
前記複数の入力ノードのうちの１又は複数は、付記１に記載のテンポラル・プロセッサ・ノードである、
ことを特徴とする人工ニューラル・ネットワーク。
（付記３）  前記クラス・ネットワークは、訓練モードで機能するよう動作し、
該訓練モードでは、
前記入力層は、ネットワーク入力ベクトルとしての訓練入力ベクトルを、被監視エンティティのサンプル状態とともに、処置のための成分として、前記入力ノードの被監視エンティティの観測された状態として、受信するよう動作し、
複数の経過時間の値のそれぞれに対する前記変更因子は、各テンポラル・プロセッサ・ノードに対して設定される、
ことを特徴とする付記２に記載の人工ニューラル・ネットワーク。
（付記４）  訓練入力ベクトルが受信される度に、
訓練手順が実行され、前記１又は複数のテンポラル・プロセッサ・ノードのタイマはゼロの経過時間を出力し、
各テンポラル・プロセッサ・ノードについて前記訓練手順が実行され、前記テンポラル・プロセッサ・ノードのタイマは複数の経過時間の値のうちのそれぞれを出力する、
ことを特徴とする付記３に記載の人工ニューラル・ネットワーク。
（付記５）  前記クラス・ネットワークは、認識モードで機能するよう動作し、
該認識モードでは、
前記ネットワーク入力ベクトルの成分が変化するとき、前記入力層を形成する前記複数の入力ノードは、トリガされ、それぞれ前記現在の状態の表現を出力するよう動作し、
前記受信されたネットワーク入力ベクトルの成分が変化していた入力ノードがテンポラル・プロセッサ・ノードである場合、該テンポラル・プロセッサ・ノードのタイマはリセットされる、
ことを特徴とする付記２乃至４の何れか一項に記載の人工ニューラル・ネットワーク。
（付記６）  前記クラス・ネットワークは、
複数の処理ノードを有する処理層であって、該処理ノードは１又は複数の現在の状態の表現を前記入力層から受信し、該受信した表現を結合及び変更して処理された信号として出力するよう動作する、処理層、
出力層であって、処理された信号を１又は複数の処理ノードから受信し、該受信した処理された信号を結合及び変更して前記出力信号として出力するよう動作する出力層、
を更に有する付記２乃至５の何れか一項に記載の人工ニューラル・ネットワーク。
（付記７）  被監視エンティティは、該被監視エンティティの状態が観測され、システムに属し、
前記クラス・ネットワークは、特定の問題が前記システム内で生じたか否かの決定を前記ネットワーク入力ベクトルに基づき生成するよう動作する、
ことを特徴とする付記２乃至６の何れか一項に記載の人工ニューラル・ネットワーク。
（付記８）  １又は複数の更なるクラス・ネットワークを更に有し、
前記更なるクラス・ネットワークのそれぞれは、別の特定の問題が前記同一のシステム内で生じたか否かの決定をネットワーク入力ベクトルに基づき生成するよう動作する、
ことを特徴とする付記７に記載の人工ニューラル・ネットワーク。
（付記９）  出力信号をネットワーク入力ベクトルから生成する方法であって、
前記ネットワーク入力ベクトルは、人工ニューラル・ネットワークの一部を形成するクラス・ネットワーク内の入力層により受信され、
前記クラス・ネットワークは、
前記入力層を形成する複数の入力ノードであって、各入力ノードはメモリ・モジュールを有する入力ノード、
を有し、
前記入力ノードのうちの１又は複数は、テンポラル・プロセッサ・ノードであり、それぞれタイマを有する変更モジュールを有し、
当該方法は、
前記入力ノードのそれぞれで、被監視エンティティの観測された状態を表す観測データを受信し、最近観測された前記被監視エンティティの状態を前記メモリ・モジュールに現在の状態として格納し、トリガされたとき、該現在の状態を出力し、
前記テンポラル・プロセッサ・ノードのそれぞれで、当該方法は、更に、
前記タイマから、前記現在の状態を観測してからの経過時間を表す値を出力し、
前記現在の状態を、前記タイマにより出力された前記値に依存する変更因子で変更し、
トリガされたとき、前記変更された現在の状態を前記現在の状態の表現として出力する、
ことを特徴とする方法。
（付記１０）  前記クラス・ネットワークの訓練モードで、
前記入力層に、ネットワーク入力ベクトルとしての訓練入力ベクトルを、被監視エンティティのサンプル状態とともに、処置のために、前記入力ノードの被監視エンティティの観測された状態として、入力し、
各訓練入力ベクトルについて、訓練サンプルが受信されたときに前記タイマのそれぞれをリセットし、複数の経過時間の値のそれぞれについて、訓練手順を実行し、各テンポラル・プロセッサ・ノードの変更因子を定める、
ことを特徴とする付記９に記載の方法。
（付記１１）  前記クラス・ネットワークの認識モードで、
前記ネットワーク入力ベクトルの成分が変化するとき、前記入力層を形成する前記複数の入力ノードをトリガして、前記現在の状態の表現を出力し、
前記受信されたネットワーク入力ベクトルの成分が変化していた入力ノードがテンポラル・プロセッサ・ノードである場合、前記タイマをリセットする、
ことを特徴とする付記９又は１０に記載の人工ニューラル・ネットワーク。
【符号の説明】
【００８５】
１、３  クラス・ネットワーク
１０、２４  入力ノード
１２  観測モジュール
１４  変更モジュール
１６  タイマ
１８  リレー
２０  被監視エンティティ
２２、２６、２８  ノード
１００  人工ニューラル・ネットワーク
２００  データ・センタ
２１０  物理サーバ
２０１  ＴＣＰ／ＩＰネットワーク
２３０  監視サーバ
２３２  インフラ監視コンポーネント
２３４  ＶＭ監視コンポーネント
２３６  アプリケーション監視コンポーネント
２５０  診断及び解決サーバ
２５２  解決及び拡張エンジン
２４０  ＤＣ温度センサ
２４２  ＤＣ湿度センサ
２４４  ＤＣアクセス制御ハードウェア
２１６  ソフトウェア監視エージェント
２１８  ハードウェア監視エージェント
【図１】
0005910093.tif 000002
【図２】
0005910093.tif 000003
【図３】
0005910093.tif 000004
【図４】
0005910093.tif 000005
【図５】
0005910093.tif 000006