【手続補正書】
【提出日】令和3年11月26日(2021.11.26)
【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】
問題の最適化のための、コンピューターで実施される方法であって、前記方法は、
（ａ）デジタルコンピューターによって、前記問題に対応するデータを受け取る工程であって、前記データが１つ以上の目的関数を含み、ここで、前記１つ以上の目的関数の１つの目的関数が、第１の引数と第２の引数を受け入れるように構成される、工程と、
（ｂ）前記目的関数について、（ｉ）前記第２の引数の値をサンプリングデバイスに提供することであって、ここで、前記サンプリングデバイスの１つ以上のサンプルは、前記第２の引数の内部最適化を行うために使用される、提供すること、（ｉｉ）前記内部最適化に基づいて、前記目的関数の１つ以上の勾配または劣勾配を得ること、（ｉｉｉ）前記勾配または前記劣勾配に基づいて、１つ以上の古典的な最適化プロトコルを実施し、それにより、前記第１の引数の外部最適化を得ること、および（ｉｖ）前記外部最適化を出力すること、を少なくとも行うために、前記デジタルコンピューターを使用する工程と、
を含む、コンピューターで実施される方法。
【請求項２】
停止基準が満たされるまで反復的に（ｂ）を繰り返す工程をさらに含む、請求項１に記載のコンピューターで実施される方法。
【請求項３】
前記１つ以上の目的関数は損失関数を含む、請求項１に記載のコンピューターで実施される方法。
【請求項４】
前記目的関数は、前記第１の引数と前記第２の引数の１つ以上の合成関数を含む、請求項１に記載のコンピューターで実施される方法。
【請求項５】
（ｂ）の（ｉｉ）は、連鎖律の１以上の適用によって実施される、請求項１に記載のコンピューターで実施される方法。
【請求項６】
前記１以上の適用は、前記連鎖律の１以上の反復適用を含む、請求項５に記載のコンピューターで実施される方法。
【請求項７】
前記１以上の適用は自動微分を使用して実施される、請求項５に記載のコンピューターで実施される方法。
【請求項８】
前記合成関数の１つ以上の変関数は１つ以上の微分可能な特徴抽出器を含む、請求項１に記載のコンピューターで実施される方法。
【請求項９】
前記１つ以上の微分可能な特徴抽出器は１つ以上のディープニューラルネットワークを備える、請求項８に記載のコンピューターで実施される方法。
【請求項１０】
前記データは前記第２の引数の許容値の集合をさらに含む、請求項１に記載のコンピューターで実施される方法。
【請求項１１】
（ｂ）は、許容値の前記集合から前記１つ以上のサンプルを生成するために、前記サンプリングデバイスを使用することを含む、請求項１０に記載のコンピューターで実施される方法。
【請求項１２】
確率分布に基づいて前記１つ以上のサンプルを生成する工程をさらに含む、請求項１０に記載のコンピューターで実施される方法。
【請求項１３】
前記確率分布は、前記目的関数とスケーリングパラメーターの集合によって少なくとも部分的に決定される、請求項１２に記載のコンピューターで実施される方法。
【請求項１４】
（ｂ）の（ｉｉｉ）は、確率的勾配降下法（ＳＧＤ）、確率的平均勾配法（ＳＡＧまたはＳＡＧＡ）、確率的分散減少勾配法（ＳＶＲＧ）、確率的双対座標上昇法（ＳＤＣＡ）、適応モーメント推定法（Ａｄａｍ）、減少平均平方法（ＲＭＳ）、二乗平均平方根プロパゲーション法（ＲＭＳＰｒｏｐ）、および適応勾配アルゴリズム法（ＡｄａＧｒａｄ）からなる群から選択される、１つ以上のメンバーを適用することを含む、請求項１に記載のコンピューターで実施される方法。
【請求項１５】
前記サンプリングデバイスは少なくとも１つの非古典的なコンピューターを備える、請求項１に記載のコンピューターで実施される方法。
【請求項１６】
前記少なくとも１つの非古典的なコンピューターは、少なくとも１つの量子コンピューターを含む、請求項１５に記載のコンピューターで実施される方法。
【請求項１７】
前記少なくとも１つの非古典的なコンピューターは、少なくとも１つの量子アニーラーを含む、請求項１５に記載のコンピューターで実施される方法。
【請求項１８】
前記デジタルコンピューターは、前記サンプリングデバイスに対して遠隔に位置する、請求項１に記載のコンピューターで実施される方法。
【請求項１９】
前記サンプリングデバイスは１つ以上の光パラメトリック発振器を含む、請求項１に記載のコンピューターで実施される方法。
【請求項２０】
前記問題はロバスト推定問題を含む、請求項１に記載のコンピューターで実施される方法。
【請求項２１】
前記サンプリングデバイスは、マルコフ連鎖モンテカルロ法を実行するように構成される再構成可能なデジタルハードウェアを含む、請求項１に記載のコンピューターで実施される方法。
【請求項２２】
前記マルコフ連鎖モンテカルロ法は、シミュレーテッドアニーリング法、シミュレーテッド量子アニーリング法、およびギブスサンプリング法からなる群から選択される１つ以上のメンバーを含む、請求項２１に記載のコンピューターで実施される方法。
【請求項２３】
前記問題の前記最適化は、構造化サポートベクターマシン（ＳＶＭ）の訓練に関連付けられる、請求項１に記載のコンピューターで実施される方法。
【請求項２４】
前記問題に対応する前記データは、画像分割問題、圧縮センシング問題、圧縮センシング問題からの基底追跡問題、圧縮センシング問題からの双対基底追跡問題、半教師あり学習問題、名詞句共参照解析問題、アクティブラーニング問題、画像タグ付け問題、および推奨システムからなる群から選択される１つ以上のメンバーと関連付けられる、請求項１に記載のコンピューターで実施される方法。
【請求項２５】
前記サンプリングデバイスは、少なくとも１つのデジタルコンピューター、フィールドプログラマブルゲートアレイ、グラフィックスプロセッシングユニット、または特定用途向け集積回路を含む、請求項１に記載のコンピューターで実施される方法。
【請求項２６】
サンプリングデバイスを使用したロバスト推定問題の確率的最適化のための、コンピューターで実施される方法であって、前記方法は、
（ａ）デジタルコンピューターによって、前記ロバスト推定問題のデータを受け取る工程であって、ここで、前記データが、
ｉ．重複しない部分集合へと分類された目的関数あるいは損失関数の集合であって、目的関数あるいは損失関数の前記集合中の前記目的関数あるいは前記損失関数が、第１の引数と第２の引数を受け入れるように構成される、目的関数あるいは損失関数の集合と、
ｉｉ．前記目的関数あるいは前記損失関数の許容可能な離散ベクトルの集合と、
を含む、工程、
（ｂ）前記デジタルコンピューターによって、連続ベクトルの現在値を設定する工程、
（ｃ）前記デジタルコンピューターによって、スケーリングパラメーターの集合のスケジュールを受け取る工程、および、
（ｄ）停止基準が満たされるまで、
ｉ．前記スケジュールに少なくとも部分的に基づいて、スケーリングパラメーターの前記集合の現在値を決定する工程、
ｉｉ．前記重複しない部分集合から前記目的関数あるいは前記損失関数の部分集合を選択する工程、
ｉｉｉ．前記目的関数あるいは前記損失関数について以下の工程を繰り返す工程、
１．前記サンプリングデバイスによって、前記目的関数あるいは前記損失関数に関連付けられる許容可能な離散ベクトルの前記集合から離散ベクトルの１つ以上のサンプルを生成する工程、
２．前記デジタルコンピューターによって、１つ以上の勾配を得る工程であって、
前記１つ以上の勾配は、前記第１の引数に対して得られた前記目的関数あるいは前記損失関数のものである、工程、および、
３．前記デジタルコンピューターによって、前記１つ以上の勾配の平均値を得る工程、
ｉｖ．前記デジタルコンピューターによって、前記１つ以上の勾配の前記平均値の和あるいは部分和を得る工程であって、前記和は、前記目的関数あるいは前記損失関数の選択された部分集合中のすべての目的関数あるいは損失関数に関するものであり、前記部分和は、前記目的関数あるいは損失関数の前記選択された部分集合中の１つを超える目的関数あるいは損失関数に関するものである、工程、
ｖ．前記デジタルコンピューターによって、ｖ１）前記１つ以上の勾配の前記平均値の前記和あるいは前記部分和；ｖ２）スケーリングパラメーターの前記集合の前記現在値、ｖ３）前記１つ以上の勾配の前記平均値の前記和あるいは前記部分和の履歴の少なくとも一部、および、ｖ４）スケーリングパラメーターの前記集合の前記値の履歴の少なくとも一部の１つ以上に少なくとも部分的に基づいて、検索方向を計算する工程、
ｖｉ．前記デジタルコンピューターによって、ｖｉ１）スケーリングパラメーターの前記集合の前記現在値、ｖｉ２）前記目的関数あるいは前記損失関数の前記選択された部分集合、ｖｉ３）スケーリングパラメーターの前記集合の値の履歴の少なくとも一部、およびｖｉ４）前記目的関数あるいは前記損失関数の前記選択された部分集合の履歴の少なくとも一部の１つ以上に少なくとも部分的に基づいて、ステップ長を計算する工程、および、
ｖｉｉ．前記デジタルコンピューターによって、前記ステップ長と前記検索方向に基づいて前記連続ベクトルの前記現在値を設定する工程、ならびに、
ｖｉｉｉ．前記連続ベクトルの前記現在値を提供する工程、
を含む、コンピューターで実施される方法。
【請求項２７】
デジタルコンピューターとサンプリングデバイスとを備えた、問題の最適化のためのシステムであって、
前記デジタルコンピューターは、少なくとも、
ｉ．前記問題に対応するデータを受け取ることであって、前記データが１つ以上の目的関数を含み、ここで、前記１つ以上の目的関数の１つの目的関数が、少なくとも第１の引数と第２の引数を受け入れるように構成される、受け取ること、
ｉｉ．前記目的関数について、（ｉ）前記第２の引数の値を前記サンプリングデバイスに提供すること、（ｉｉ）前記サンプリングデバイスから前記第２の引数の内部最適化を得ること、（ｉｉｉ）前記内部最適化に基づいて、前記目的関数の１つ以上の勾配または劣勾配を得ること、（ｉｖ）前記勾配または前記劣勾配に基づいて、１つ以上の古典的な最適化プロトコルを実施し、それにより、前記第１の引数の外部最適化を得ること、および（ｖ）前記外部最適化を出力すること、を行うように構成され、ならびに、
ここで、前記サンプリングデバイスは前記内部最適化を行うように構成される、
システム。
【請求項２８】
前記サンプリングデバイスは、少なくとも１つの非古典的なコンピューター、デジタルコンピューター、フィールドプログラマブルゲートアレイ、グラフィックスプロセッシングユニット、または特定用途向け集積回路を含む、請求項２７に記載のシステム。
【請求項２９】
前記非古典的なコンピューターは、少なくとも１つの量子コンピューターまたは少なくとも１つの量子アニーラーを含む、請求項２８に記載のシステム。