(57)【要約】問題賭博行動の検出を自動化するためのシステムが提供され、本システム［２００］は、プレイヤーから生体計測データを受信するように適合されたプレイヤーインタフェース［１０５］と、ゲーム内データを生成するように適合されたゲーム内データソース［１３５］とのうちの少なくとも１つを含み、使用時に、本システム［２００］が、生体計測データおよびゲーム内データのうちの少なくとも１つに従って、問題賭博行動を検出するように適合されている。【選択図】図１
2015525086.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
問題賭博行動の検出を自動化するためのシステムであって、前記システムが、
プレイヤーから生体計測データを受信するように適合されたプレイヤーインタフェースと、
ゲーム内データを生成するように適合されたゲーム内データソースと
のうちの少なくとも１つを含み、使用時に、
前記システムが、前記生体計測データおよび前記ゲーム内データのうちの少なくとも１つに従って問題賭博行動を検出するように適合されている、
問題賭博行動の検出を自動化するためのシステム。
【請求項２】
前記生体計測データが、
前記プレイヤーの心拍数を表す心電計データと、
前記プレイヤーの皮膚導電率を表す導電率データと、
前記プレイヤーが前記プレイヤーインタフェースに及ぼす圧力を表す圧力データと、
前記プレイヤーの顔の表情およびジェスチャのうちの少なくとも１つを表す画像データと
のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記ゲーム内データが、
ゲームプレイ結果と、
選択されたクレジット数と、
累積されたクレジット数と、
表示された電子賭博機シンボルと、
選択されたゲームプレイ結果ごとの払戻金と、
総払戻金と、
ゲームプレイの間隔タイミングと、
総損失と
のうちの少なくとも１つを含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
識別装置をさらに含み、前記システムが、前記プレイヤーを識別する前記識別装置から識別データを受信するようにさらに適合されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記識別装置が、
顔画像データをキャプチャするように適合された顔画像キャプチャ装置と、
虹彩画像データを生成するように適合された虹彩画像キャプチャ装置と、
指紋データを生成するように適合された指紋読取り装置と、
前記識別データを格納するように適合されたメモリ装置と
のうちの少なくとも１つを含む、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
セキュリティ装置をさらに含み、前記システムが、前記プレイヤーを認証する前記セキュリティ装置から認証データを受信するようにさらに適合されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記システムが、前記セキュリティ装置を使用して、前記プレイヤーのプロファイルを表すプレイヤープロファイルデータを格納するようにさらに適合されている、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記セキュリティ装置が可搬式である、請求項６に記載のシステム。
【請求項９】
前記セキュリティ装置がスマートカードである、請求項８に記載のシステム
【請求項１０】
問題賭博行動を検出する前記システムに応答して、前記システムが、賭博制限を実施するようにさらに適合されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
前記賭博制限が、
時間あたりの最大賭け金額および賭けあたりの最大賭け金額を含む、最大賭け金額と、
賭博時間制約と、
賭博継続期間制限と
のうちの少なくとも１つを含む、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記システムが、人工知能計算技術に従い、具体的には、人工ニューラルネットワークを利用する管理された機械学習方法を使用して、前記問題賭博行動を識別するように適合されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記人工知能計算技術が、問題賭博行動と問題のない賭博行動とを区別するために、既知の問題ギャンブラーから取得した生体計測データおよびゲーム内データのうちの少なくとも１つを使用してトレーニングされた、判別データセットデータを利用する、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記人工知能計算技術が、ニューラルネットワーク計算技術を含む、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記ニューラルネットワークが、隠れニューロンの単層を含む、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記プレイヤーインタフェースがハンドヘルド型装置を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１７】
前記ハンドヘルド型装置が、少なくとも１つのゲームプレイコントローラを含む、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記ハンドヘルド型装置が、少なくとも１つの生体計測センサーを含む、請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記少なくとも１つの生体計測センサーが、
心拍数モニターと、
皮膚導電率センサーと、
圧力計と、
タイマーと
を含む、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
前記プレイヤーインタフェースが、使用時に、前記生体計測データを前記生体計測センサーから賭博機に伝送するように適合された賭博機インタフェースをさらに含む、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２１】
前記賭博機インタフェースが有線インタフェースである、請求項２０に記載のシステム。
【請求項２２】
前記プレイヤーインタフェースがリストバンドを含む、請求項１６に記載のシステム。
【請求項２３】
前記プレイヤーインタフェースが、使用時に、前記生体計測データを賭博機に伝送するように適合された賭博機インタフェースをさらに含む、請求項２２に記載のシステム。
【請求項２４】
前記賭博機インタフェースが無線インタフェースである、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２５】
前記プレイヤーインタフェースがコンピュータインタフェースを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項２６】
前記コンピュータインタフェースが、パーソナルコンピュータおよびモバイル通信コンピュータのうちの少なくとも１つを含むコンピュータとインタフェースするように適合されている、請求項２５に記載のシステム。
【請求項２７】
前記パーソナルコンピュータインタフェースがＵＳＢインタフェースである、請求項２６に記載のシステム。
【請求項２８】
前記プレイヤーインタフェースが、コンピュータのユーザーインタフェースを無効にするように適合されている、請求項２７に記載のシステム。
【請求項２９】
前記プレイヤーインタフェースが、コンピュータの使用を許可するように適合されている、請求項２７に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子ゲーム機、オンライン賭博システム、モバイル通信機器を使用した賭博、ゲームテーブルなどに関する問題賭博の検出および制御に適用可能であるようなものを含む、問題賭博行動の検出を自動化するためのシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
スロットマシンなどとしても知られる電子賭博機は、世界中の多くの国で人気のある賭博の形態である。従って、賭博問題が電子賭博機に関連するので、本背景技術の詳細は、賭博問題を対象とする。賭博の他の形態は、電子賭博機での賭博よりも社会問題の観点から重要であるものの、電子賭博機に関する問題と比べ比較的小さい。
【０００３】
調査を行った世界中のほとんどの国では、電子賭博機が関与する問題賭博が、ギャンブラーおよびその家族のかなりの割合が経験する経済的被害について大きな社会問題になってきた。この問題は、電子賭博機での支出が、全賭博の約６２％を占めるオーストラリアにおいて熱心に研究されている。２０１０年のオーストラリア生産性委員会の報告では、定期的にスロットマシンで遊戯する６人のうちの１人が、様々な依存性レベルの問題ギャンブラーであり、賭博機収益の４０％を占めると推定された。さらに、問題賭博は、認識が困難であり、問題ギャンブラーのわずか１５％しか、自身の問題に対するカウンセリングおよび支援を探し求めていない。多くは、何年もの間、自身の賭博ｍｐ問題を他人から隠し続け得る。提案される規制制御および本発明の主な焦点は、全電子賭博機プレイヤーの推定１．５％を占める病的依存性ギャンブラーであるが、本発明は、それほど依存性のないギャンブラーの様々なレベルを識別する機能を有する。
【０００４】
国際的な規制機関などが、電子賭博機でプレイする問題ギャンブラーからの損失を最小限にすることを目的とした多数の方策を実施してきた。これらの方策のほとんどは、たとえほとんどの人にとって賭博が害のない楽しい気晴らしであっても、全てのギャンブラーに制限を課す。通常、これらの制限は、マシンのシャットダウン期間、最大賭け制限、ＡＴＭ（現金自動預払機）引出し制限、払戻金制限、減少された入力レベル、マシン上のクロック、任意および強制事前制約システム（ｐｒｅ−ｃｏｍｍｉｔｍｅｎｔ  ｓｙｓｔｅｍ）、ゲーム場へのアクセスに関する任意および強制制限などを伴い得る。これらのシステムの多くは、非常に高い実装および管理費がかかり、問題のないギャンブラーにとってほとんど利益がない。
【０００５】
必須の生体計測認証装置、電子賭博機のネットワーキング、ギャンブラーの強制登録、ギャンブラーの賭博レコードを含む自身のプロファイルのリモートサーバー上での集中保管、プレイ制限などを伴う、他の複雑で包括的なシステムが提案されてきた。
【０００６】
これらのシステムは、問題ギャンブラーが、第三者によって報告されているか、または自己報告されているか、何らかの形で識別されている場合に限り効果的であり得る。残念ながら、前述したように、ごく少数の問題ギャンブラーしか自身の問題に対する支援を求めておらず、病的ギャンブラーの１５％未満しか、自分が賭博問題または依存性問題を抱えていることを認識し受け入れていない。
【０００７】
任意の従来技術情報が本明細書で参照される場合、かかる参照は、その情報が、オーストラリアまたは任意の他の国において、当技術分野での周知の一般知識の一部を形成することの承認を構成しないことを理解されたい。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
そのため、問題ギャンブラーが電子賭博機などでプレイするときに彼らを自動的に評価および識別するため、ならびに依存症ギャンブラーまたは問題ギャンブラーとして自動的に識別されている人の賭博関与レベルを制御するために、問題賭博行動を検出するためのシステムに対する必要性が存在する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
一態様によれば、問題賭博行動の自動検出のためのシステムが提供され、本システムは、プレイヤーから生体計測データを受信するように適合されたプレイヤーインタフェースと、ゲーム内データを生成するように適合されたゲーム内データソースとのうちの少なくとも１つを含み、使用時に、本システムは、生体計測データおよびゲーム内データのうちの少なくとも１つに従って、問題賭博行動を検出するように適合されている。
【００１０】
好ましくは、生体計測データは、プレイヤーの心拍数を表す心電計データと、プレイヤーの皮膚導電率を表す導電率データと、プレイヤーが（例えば、プレイのタイミング間隔を確実にするために）プレイヤーインタフェースに及ぼす圧力を表す圧力データと、プレイヤーの顔の表情およびジェスチャのうちの少なくとも１つを表す画像データと、のうちの少なくとも１つを含む。
【００１１】
好ましくは、ゲーム内データは、ゲームプレイ結果と、選択されたクレジット数と、累積されたクレジット数と、表示された電子賭博機シンボルと、選択されたゲームプレイ結果ごとの払戻金と、総払戻金、ゲームプレイの間隔タイミングと、総損失とのうちの少なくとも１つを含む。
【００１２】
好ましくは、システムは、プレイヤーを識別する識別装置から識別データを受信するようにさらに適合されている。
【００１３】
好ましくは、識別装置は、顔画像データをキャプチャするように適合された顔画像キャプチャ装置と、虹彩画像データを生成するように適合された虹彩画像キャプチャ装置と、指紋データを生成するように適合された指紋読取り装置と、識別データを格納するように適合されたメモリ装置とのうちの少なくとも１つを含む。
【００１４】
好ましくは、システムは、プレイヤーを認証するセキュリティ装置から認証データを受信するようにさらに適合されている。
【００１５】
好ましくは、システムは、セキュリティ装置を使用して、プレイヤーのプロファイルを表すプレイヤープロファイルデータを格納するようにさらに適合されている。
【００１６】
好ましくは、セキュリティ装置は、可搬式である。
【００１７】
好ましくは、セキュリティ装置は、スマートカードである。
【００１８】
好ましくは、システムは、問題賭博行動を検出するシステムに応答して、賭博制限を実施するようにさらに適合されている。
【００１９】
好ましくは、賭博制限は、時間あたりの最大賭け金額および賭けあたりの最大賭け金額を含む、最大賭け金額と、賭博時間制約と、賭博継続期間制限のうちの少なくとも１つを含む。
【００２０】
好ましくは、システムは、人工知能計算技術に従って、問題賭博行動を識別するように適合されている。
【００２１】
好ましくは、人工知能競合技術は、問題賭博行動と問題のない賭博行動とを区別するために、既知の問題ギャンブラーから取得した少なくとも生体計測データ（すなわち、実験データ）を使用してトレーニングされた、判別データセットデータを利用する。
【００２２】
好ましくは、人工知能競合技術は、ニューラルネットワーク計算技術を含む。
【００２３】
好ましくは、ニューラルネットワークは、隠れニューロンの単層を含む。
【００２４】
好ましくは、プレイヤーインタフェースは、ハンドヘルド型装置を含む。
【００２５】
好ましくは、ハンドヘルド型装置は少なくとも１つのゲームプレイコントローラを含む。
【００２６】
好ましくは、ハンドヘルド型装置は少なくとも１つの生体計測センサーを含む。
【００２７】
好ましくは、少なくとも１つの生体計測センサーは、心拍数モニターと、皮膚導電率センサーと、圧力計とを含む。
【００２８】
好ましくは、プレイヤーインタフェースは、使用時に、生体計測データを生体計測センサーから賭博機に伝送するように適合された賭博機インタフェースをさらに含む。
【００２９】
好ましくは、賭博機インタフェースは、有線インタフェースである。
【００３０】
好ましくは、プレイヤーインタフェースは、リストバンドを含む。
【００３１】
好ましくは、プレイヤーインタフェースは、使用時に、生体計測データを賭博機に伝送するように適合された賭博機インタフェースをさらに含む。
【００３２】
好ましくは、賭博機インタフェースは、無線インタフェースである。
【００３３】
好ましくは、プレイヤーインタフェースは、コンピュータインタフェースを含む。
【００３４】
好ましくは、コンピュータインタフェースは、パーソナルコンピュータおよびモバイル通信コンピュータのうちの少なくとも１つを含むコンピュータとインタフェースするように適合されている。
【００３５】
好ましくは、パーソナルコンピュータインタフェースは、ＵＳＢインタフェースである。
【００３６】
好ましくは、プレイヤーインタフェースは、コンピュータのユーザーインタフェースを無効にするように適合されている。
【００３７】
好ましくは、プレイヤーインタフェースは、コンピュータの使用を許可するように適合されている。
【００３８】
本発明の他の態様も開示される。
【００３９】
本発明の範囲に含まれ得るいかなる他の形式にもかかわらず、ここでは、添付の図を参照して、本発明の好ましい実施形態が、単なる一例として記載される。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明の一実施形態に係る、本明細書に記載の各種実施形態が実装され得るコンピューティング装置およびプレイヤーインタフェースを示す。
【図２】本発明の一実施形態に係る、本明細書に記載の各種実施形態が実装され得るコンピューティング装置のネットワークを示す。
【図３】本発明の一実施形態に係る、本明細書に記載の各種実施形態が実装され得るフィードフォワードニューラルネットワークを示す。
【図４】本発明の一実施形態に係る、本明細書に記載の各種実施形態が実装され得る再帰的人工ニューラルネットワークを示す。
【図５】本発明の一実施形態に係る、本明細書に記載の各種実施形態が実装され得るフィードバックニューラルネットワークを示す。
【図６】本発明の一実施形態に係る、本明細書に記載の各種実施形態が実装され得るゲームプレイ同期フィードバック配置構成を示す。
【発明を実施するための形態】
【００４１】
以下の説明では、異なる実施形態での同様または同じ参照番号は同じか、または類似の特徴を示すことに留意されたい。
【００４２】
本明細書は、病的ギャンブラーおよび、賭博に対する依存性行動の様々な段階にある人を、各種形態のゲーム機または賭博装置でプレイしているか、またはそれとインタフェースしており、かつ、それらで賭博を行っているときに、自動的に検出するように適合された、システム、コンピューティング装置、コンピュータ可読記憶媒体およびプレイヤーインタフェースについて記載する。
【００４３】
これらの装置は、電子賭博機、パーソナルコンピューティング装置などを使用したオンライン賭博、モバイル通信装置（スマートフォン）などを使用したオンライン賭博、カジノのテーブルゲームを使用した賭博、競馬およびドッグレース賭けシステムならびに賭け端末を使用した賭博を含む。言うまでもなく、本明細書に記載の実施形態は、本明細書で具体的に列挙した用途の他にも用途を有することに留意されたい。
【００４４】
問題賭博行動を示しているとして分類されているプレイヤーに対して、適切な電子賭博機（スロットマシンなど）は、賭け制限、賭博方式、賭博時間制約、賭博期間制約などを設定することなどにより、そのプレイヤーの賭博行動を制限する目的で制御され得る。
【００４５】
以下にさらに詳細に記載するように、好ましい実施形態では、人工知能／機械学習技術などが、プレイヤーに関連した生体計測データ、プレイヤーを識別する識別データおよびプレイヤーによってプレイされたゲームの態様を表すゲーム内統計データを含む、プレイヤーに関連した複数の入力に従って、問題賭博行動を識別する目的のために適合されている。より詳細には、依存性行動は、電子賭博機での賭博に関連しているので、依存性行動をする人の診断のための「管理された機械学習（Ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）」の分野から導出された、ニューラルネットワークおよびニューラルネットワークの変形の使用、ハードウェアおよびソフトウェアを組み込むシステムおよび方法を説明する。
【００４６】
コンピューティング装置１００およびプレイヤーインタフェース１０５
図１は、本明細書に記載の各種実施形態が実装され得るコンピューティング装置１００およびプレイヤーインタフェース１０５を示す。
【００４７】
以下でさらに詳述するように、プレイヤーインタフェース１０５は、賭博ゲームのプレイ中にプレイヤーから生体計測データを、実質的にリアルタイムで、読み取るように適合されている。このように、プレイヤーインタフェース１０５によって測定される生体計測データは、問題賭博行動の検出の自動化において、コンピューティング装置１００によって使用される。
【００４８】
同様に以下でさらに詳述するように、問題賭博行動の判断は、問題賭博の検出における精度を高めるために、入力として適切な実験データセットを有する機械学習技術を使用して実行され得る。ゲームプレイ中に、問題賭博が識別されると、ゲームプレイの制限、当局への通知などの、同様に以下にさらに詳細に記載する、適切なセーフガードが採用され得る。
【００４９】
図１を参照すると、問題賭博行動を識別するためのコンピューティング装置１００が説明されている。生体計測データをコンピューティング装置１００に送信するように適合されたプレイヤーインタフェース１０５が、コンピューティング装置に結合されている。
【００５０】
以下の説明から明らかなように、プレイヤーインタフェース１０５は、好ましくは、プレイヤーがゲーム機（コンピュータ１００）とインタラクトすることを可能にするジョイスティックなどなどの、ハンドヘルド型装置であり、（図６に示すように）プレイヤーの様々な生体計測変数を読み取るように適合されている。プレイヤーインタフェース１０５は、そのいくつかが同様に以下で説明される、異なる技術実施形態を採用し得る。
【００５１】
プレイヤーインタフェース１０５は、２つの方法で実装され得ることに留意されたい。この方法が、図１に実質的に示すようなものである場合、プレイヤーインタフェース１０５は、Ｉ／Ｏインタフェース１４０を使用して、コンピューティング装置１００と通信する。このように、Ｉ／Ｏインタフェース１４０は、様々な生体計測変数をプレイヤーインタフェース１０５から受信するように適合されたアナログ・デジタルまたはデジタルインタフェース１４０であり得る。しかし、他の実施形態では、さらなるコンピューティング装置１００がゲーム機能を実装し得る、さらなるコンピューティング装置１００と通信するように適合されているために、プレイヤーインタフェース１０５が図１に示すような追加のコンピューティング技術整数を含むように、プレイヤーインタフェース１０５はそれ自体、処理およびメモリ機能を含み得る。
【００５２】
ここでは、主としてコンピューティング装置１００を説明するが、問題賭博行動を識別するステップは、コンピューティング装置１００によって実行可能なコンピュータプログラムコード命令として実装され得る。コンピュータプログラムコード命令は、ダイナミックリンクライブラリ（ＤＬＬ）などの、１つ以上のコンピュータプログラムコード命令ライブラリに分割され得、ライブラリの各々は、本方法の１つ以上のステップを実行する。加えて、１つ以上のライブラリのサブセットは、本方法のステップに関連するグラフィカルユーザーインタフェースタスクを実行し得る。
【００５３】
装置１００は、無作為アクセスメモリ（ＲＡＭ）または読取り専用メモリ（ＲＯＭ）などの揮発性メモリを含む。メモリ１００は、ＲＡＭもしくはＲＯＭのいずれか、またはＲＡＭおよびＲＯＭの組合せを含み得、（ニューラルネットワークおよび分散処理を使用する）管理された機械学習装置［ＳＭＬＤ］を含み得る。
【００５４】
装置１００は、コンピュータプログラムコード命令をコンピュータプログラムコード記憶媒体１２０から読み取るためのコンピュータプログラムコード記憶媒体読取り装置１３０を含む。記憶媒体１２０は、ＣＤ−ＲＯＭディスクなどの光媒体、フロッピィディスクおよびテープカセットなどの磁気媒体またはＵＳＢメモリスティックなどのフラッシュメモリであり得る。
【００５５】
装置１００は、プレイヤーインタフェース１０５を含む１つ以上の周辺機器と通信するためのＩ／Ｏインタフェース１４０をさらに含み得る。Ｉ／Ｏインタフェース１４０は、シリアルおよびパラレルインタフェース接続の両方を提供し得る。言うまでもなく、Ｉ／Ｏインタフェース１４０は、キーボード、ポインティングデバイス、ジョイスティック、オーディオ装置などの、１つ以上のヒューマン入力装置（ＨＩＤ）とも通信し得る。
【００５６】
装置１００は、１つ以上のコンピュータネットワーク１８０と通信するためのネットワークインタフェース１７０も含む。ネットワーク１８０は、有線イーサネット（登録商標）ネットワークなどの、有線ネットワークまたは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ネットワークもしくはＩＥＥＥ  ８０２．１１ネットワークなどの、無線ネットワークであり得る。ネットワーク１８０は、家庭もしくは会社のコンピュータネットワークなどの、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、またはインターネットもしくはプライベートＷＡＮなどの、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）であり得る。
【００５７】
装置１００は、コンピュータプログラムコード命令を実行するための演算論理装置またはプロセッサ１０００を含む。プロセッサ１０００は、縮小命令セットコンピュータ（ＲＩＳＣ）または複合命令セットコンピュータ（ＣＩＳＣ）プロセッサなどであり得る。装置１００は、磁気ディスクハードドライブまたはソリッドステートディスクドライブなどの、記憶装置１０３０をさらに含む。
【００５８】
コンピュータプログラムコード命令は、記憶媒体読取り装置１３０を使用して記憶媒体１２０から、またはネットワークインタフェース１７０を使用してネットワーク１８０から、記憶装置１０３０にロードされ得る。ブートストラップ段階中、オペレーティングシステムおよび１つ以上のソフトウェアアプリケーションが記憶装置１０３０からメモリ１１０にロードされる。フェッチ・復号実行サイクル中、プロセッサ１０００は、コンピュータプログラムコード命令をメモリ１１０からフェッチして、その命令を機械コードに復号し、その命令を実行して、１つ以上の中間結果をメモリ１００に格納する。
【００５９】
このように、メモリ１１０に格納された命令は、プロセッサ１０００によって取り出されて実行される場合、コンピューティング装置１００を、本明細書に記載の機能を実行し得る専用機として構成し得る。
【００６０】
装置１００は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、ブラウン管（ＣＲＴ）または類似のディスプレイ装置などの、ディスプレイ装置にビデオ信号を伝達するためのビデオインタフェース１０１０も含み得る。
【００６１】
装置１００は、前述の様々な装置を相互接続するための通信バスサブシステム１５０も含む。バスサブシステム１５０は、業界標準アーキテクチャ（ＩＳＡ）、従来型のＰｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ（ＰＣＩ）などのパラレル接続またはＰＣＩ  Ｅｘｐｒｅｓｓ（ＰＣＩｅ）、シリアルアドバンスドテクノロジーアタッチメント（シリアルＡＴＡ）などのシリアル接続を提供し得る。
【００６２】
ここでプレイヤーインタフェース１０５を検討すると、問題賭博行動を識別する際にコンピューティング装置１００によって使用するための様々な生体計測データおよび識別データを受信するプレイヤーインタフェース１０５が、図１に示されている。
【００６３】
生体計測データソース１１５
図から明らかなように、プレイヤーインタフェース１０５は、問題賭博行動を支援する目的で様々な生体計測データ１１５を受信するように適合されている。プレイヤーインタフェース１０５は、以下にさらに詳細に記載するように、用途に応じて異なる実施形態を採用し得る。しかし、ここでは、プレイヤーインタフェースへの様々なデータ入力を説明する。
【００６４】
様々な生体計測データソース１１５が、図１において点線で示されているのは、かかるデータの入力が、以下にさらに詳細に記載するように、それらが補助的な既存データソースから取得され得るという点において、プレイヤーインタフェースの部分を形成するために必ずしも必要ではないからである。
【００６５】
第１の実施形態では、プレイヤーインタフェース１０５は、プレイヤーの心拍を測定するために心電計データソース１１５ａを利用するように適合されている。このように、心拍数における変化は、コンピューティング装置１００によって確認できるように、問題賭博行動を示し得る。このように、プレイヤーインタフェース１０５は、プレイヤーの胸部の周囲に固定されている心拍数モニターとインタフェースし得る。しかし、好ましい実施形態では、心拍数モニターは、必ずしも楽しい賭博プロセスを損なうことがないように、非侵襲的であるように適合されている。このように、心拍数モニターは、電気接点の形、または電位差を測定することによりプレイヤーの心拍数を測定するためにプレイヤーの手に接触するトランスデューサの様々な形態を取ってもよい。
【００６６】
さらなる実施形態では、プレイヤーインタフェース１０５は、プレイヤーの皮膚導電率を示す皮膚導電率生体計測データソース１１５ｂを受信するように適合され得る。かかる皮膚導電率は、プレイヤーの発汗量を示し得る。また、皮膚導電率計は、目立ち過ぎないように設計され得る。１つの方法では、皮膚導電率計は、プレイヤーの導電率および、従って発汗レベルを確認するために電流フローを測定するために、プレイヤーの皮膚の２つの接触点で電位差を生成するように適合されている。特定の実施形態では、発汗は、皮膚温の上昇によって示され得る。このように、プレイヤーインタフェース１０５は、プレイヤーの放射熱を測定するように適合された赤外線センサーとインタフェースし得る。
【００６７】
さらなる実施形態では、プレイヤーインタフェース１０５は、圧力センサーソース１１５ｃを使用して、プレイヤーによってかけられた圧力を測定するように適合され得る。かかる圧力は、プレイヤーの興奮レベルを示し得る。例えば、プレイヤーインタフェース１０５は、ハンドヘルド型装置の形を取ってもよく、使用中、適切な歪みゲージなどを使用して、（問題賭博を示し得るような）握り圧力が、ハンドヘルド型装置によって確認され得る。
【００６８】
特定の実施形態では、プレイヤーインタフェース１０５は、圧力センサーソース１１５ｃを使用して、ゲームプレイ率を判断するように適合され得る。しかし、かかる率は、追加または代替として、ゲーム内データを使用して判断され得る。
【００６９】
さらなる実施形態では、プレイヤーインタフェース１０５は、プレイヤーの顔の表情およびジェスチャのうちの少なくとも１つを表す画像データを受信するように適合され得る。これに関して、プレイヤーインタフェース１０５は、かかる画像データをキャプチャするために、プレイヤーに向けられた画像キャプチャ装置を含み得る。コンピューティング装置１００またはプレイヤーインタフェース１０５は、ある顔の表情ジェスチャなどを認識する目的で、画像認識技術が提供され得、顔の表情ジェスチャなどのうちのあるものは、問題賭博を示し得る。
【００７０】
ゲーム内データソース１３５
さらに、コンピューティング装置１００は、様々なゲーム内プレイデータをゲーム内データソース１３５から受信するように適合され得る。具体的には、ゲーム内プレイデータは、１）ゲームプレイ結果（例えば、電子賭博機画面上のシンボルおよび位置）、２）電子賭博機画面上の選択された「ライン」およびそれらの位置決め、３）選択されたクレジット数、尺度であるクレジット、または賭博されている名目上１セント金額である単位数のレコード（（クレジットゲーム機につき１セントに基づき）各賭博サイクルに対して通常、最大＄４．５０賭け金を提供する）、４）累積されたクレジット数、５）表示された電子賭博機シンボルの電子賭博機に対する配当表との関係、６）電子賭博機の選択された「ライン」ごとの支払い、７）総払戻金、ならびに８）ゲームプレイごとの総損失、のうちのいずれか１つを含み得る。
【００７１】
ゲーム内プレイデータは、（コンピューティング装置１００が電子賭博機の形をとる場合など）コンピューティング装置１００のメモリ１１０内に既に存在し得ることが留意されたい。このように、コンピューティング装置１００が問題賭博行動を識別するように適合されている場合、または代替として、かかるゲーム内データが、ネットワーク１８０を通じて、問題賭博行動の識別のためにサーバーコンピューティング装置２０５に伝送される場合など、かかるゲームプレイデータを取得するために、かかるゲームプレイデータは、コンピューティング装置１００のメモリ１１０から取り出されることのみを必要とする。前述のように、ゲームプレイデータの、図６に示すようなこれらのゲームプレイデータのプレイヤーの観察および対応するこのゲームプレイデータに対する生体計測応答との同期、またはゲームプレイ同期フィードバックは、本明細書に記載の実施形態にとって、特に、人工知能計算技術によって使用されるトレーニングにおいて、重要である。この実施態様では、ＳＭＬＤ装置は、「スタンドアロン」装置３００として実装されている。
【００７２】
さらなる実施形態では、プレイヤーインタフェース１０５（またはコンピューティング装置１００（コンピューティング装置１００が電子競馬／ドッグレース／スポーツ賭け端末の形をとる場合など）。プレイヤーインタフェース装置は、プレイヤーによって賭けられている賭け金額を表す賭け金額データを受信するように適合され得る。かかるデータを取得するために、かかる賭け金額データは、通貨受取り装置、カード読取り装置、金融機関などから受信され得る。ゲーム内データは、この場合、１）競馬またはドッグレース結果、２）賭け方式、３）競馬／ドッグレースのレース中の互いに対する位置決め、４）レースに関与する様々な馬／犬の賭けのレベル、７）総払戻金、８）ゲームプレイごとの総損失、のうちのいずれか１つを含み得る。
【００７３】
さらなる実施形態では、プレイヤーインタフェース１０５（またはコンピューティング装置１００（コンピューティング装置１００が電子賭けカジノ形式テーブルゲーム装置の形をとる場合など）。プレイヤーインタフェース装置は、プレイヤーによって賭けられている賭け金額を表す賭け金額データを受信するように適合され得る。かかるデータを取得するために、かかる賭け金額データは、通貨受取り装置、カード読取り装置、金融機関などから受信され得る。ゲーム内データは、この場合、１）テーブルゲームのタイプ、２）ゲーム結果（例えば、選択されたテーブルゲームのレイアウト形式上に表されるような選択された賭けの位置決め）、３）任意の単一または組合せのテーブルゲーム結果に賭けられた金額、４）任意の定義されたテーブルゲームのゲーム結果上の累積されたクレジット／賭けの数、５）テーブルゲームからの総払戻金または賞金、６）テーブルゲームのゲームサイクルごとの総損失、のうちのいずれか１つを含み得る。
【００７４】
識別データソース１２５
特定の実施形態では、コンピューティング装置１００は、プレイヤーを識別する目的で、識別データを受信するように適合され得ることに留意されたい。かかる識別データは、プレイヤーの、指紋読取り装置１２５ｃから取得された指紋データ、顔画像キャプチャ装置１２５ａから取得された顔画像データ、虹彩スキャナ１２５ｂから取得された虹彩画像データなどを含み得る。これに関して、プレイヤーインタフェース１０５は、かかる指紋データ、顔画像データ、虹彩画像データなどを記録する目的で、適切な生体計測読取り装置などを含み得る。
【００７５】
なおその上、以下でさらに詳述するように、識別データソース１２５は、ＵＳＢまたは他のコンピュータ記憶／インタフェース装置を含む装置などの、セキュリティ装置１２５ｃの形をとり得、セキュリティ装置は、プレイヤーを認証するために使用される認証証明書、プレイヤーのプロファイルを格納するために使用されるプレイヤープロファイルデータ、プレイヤーを一意に識別するために使用されるプレイヤー識別データなどを格納するように適合されている。
【００７６】
プレイヤーインタフェース１０５
ここで、プレイヤーインタフェース１０５をさらに詳細に説明する。
【００７７】
プレイヤーインタフェース１０５は、プレイヤーの選択された生体計測測定値を（好ましくは、非侵入的に）監視する。これらの生体計測ソースは、心拍数における変化、皮膚導電率における変化、顔の表情に対する変化、眼の特徴に対する変化、ゲームプレイ率における変化、電子賭博機を操作するために使用される制御装置の握り圧力によって測定されるような、興奮レベルにおける変化、および電子賭博機プレイ方式における変化を含み得る。
【００７８】
プレイヤーインタフェース１０５から取得された生体計測変数の各々の測定値は、問題賭博行動を検出するために、ゲーム内データソース１３５から取得されたゲーム内データとともに、コンピューティング装置１００によって利用される。
【００７９】
監視されるゲーム結果は、（ｉ）最も高い支払い「配当表」シンボルに対する上位３つの支払い組合せを含み得る。これらは、「代替（Ｓｕｂｓｔｉｔｕｔｅ）」および「スキャッタ（Ｓｃａｔｔｅｒ）」（様々なゲームの組合せ、およびこられの組合せに対するそれらの関連した賞品の配当表が電子賭博機上に表示され、代替およびスキャッタが配当表の定義された要素である場合）、ｉｉ）２番目に高い配当表シンボルに対する上位３つの支払い組合せを含む。これらは、代替およびスキャッタならびに（ｉｉｉ）３番目に高い配当表シンボルに対する上位２つの支払い組合せを含む。これらは、代替およびスキャッタを含む。
【００８０】
プレイヤーインタフェース１０５という用語は、プレイヤーインタフェース１０５の技術的実施態様が用途によって異なり得るので、技術的に制限する方法で解釈されるべきでないことが留意されたい。
【００８１】
これに関して、プレイヤーインタフェース１０５は、必ずしも個別の装置であるとして解釈される必要はなく、代替として、生体計測データ、ゲーム内データおよび識別データを含め、本明細書で説明される様々なデータを受信する目的で、プレイヤーとインタフェースする目的で、個別のハードウェアおよびソフトウェアモジュールの組合せとして表され得る。
【００８２】
しかし、好ましい実施形態では、プレイヤーインタフェース１０５は、物理的なケーブル接続によって電子賭博機に接続されるジョイスティック制御装置であり、ジョイスティックは、ゲーム機を制御するために、ゲームプレイ中、プレイヤーによって握られるように適合されている。
【００８３】
代替として、プレイヤーインタフェース１０５は、リストバンドの形を取ってもよい。これに関して、リストバンドは、有線インタフェースを経由して通信し得る。しかし好ましくは、無線周波、赤外線、音声リンクなどの、無線インタフェースが採用される。
【００８４】
様々な実施形態では、プレイヤーインタフェース１０５は、「ダム（ｄｕｍｂ）」であり得、あるセンサーのみを含み、そのセンサーからのデータ出力がキャプチャされて、関連するコンピューティング装置１００により、これが、電子賭博機、（以下にさらに詳細に記載する）プレイヤー分析サーバー２０５などであるかどうかに関わらず、操作されることに留意されたい。
【００８５】
しかし、特定の実施形態では、プレイヤーインタフェース１０５は、組込み処理を含み得、図１に与えられているような実質的に技術整数を含む。このように、プレイヤーインタフェースは、処理に対してのみならず、様々な生体計測データなどの格納に対しても適合されている。以下にさらに詳細に記載するように、特定の実施形態では、プレイヤーインタフェース１０５は、特に、オンライン賭博プラットフォームでの使用に適用される場合、個人識別データ、認証データなどの格納に適合されている。これに関して、プレイヤーインタフェース１０５は、個人識別データ、認証データなどのかかる格納に適合されたメモリ装置１１０を必要とする。さらに、処理機能を含む、プレイヤーインタフェース１０５は、問題ゲーム行動を示しているようなプレイヤーによってプレイされているゲームに適用可能な最大制限を計算することが可能である。このように、プレイヤーインタフェース１０５は、各ゲームサイクルなどに適用できるクレジットの最大数のような制限を表すゲーム制限データを使用して、電子ゲーム機を制限し得る。
【００８６】
電子賭博機に対して適合されたプレイヤーインタフェース１０５
プレイヤーインタフェースの異なる実施形態が、ここでさらに説明され、明らかになるように、プレイヤーインタフェース１０５は、電子賭博機、パーソナルコンピューティング装置を使用したオンライン賭博、モバイル通信装置（スマートフォン）を使用したオンライン賭博、カジノテーブルでの賭博、および賭け端末での賭博での実装に対して適合されている。
【００８７】
第１の実施形態では、プレイヤーインタフェース１０５は、電子賭博機とのインタフェースするために適合されている。このように、プレイヤーインタフェース１０５は、特定のゲーム機能の制限、当局への警告などを含み、本明細書に記載のものを含む是正措置を実行するために、問題賭博行動の識別を目的として、既存の電子賭博機にレトロフィットされ得る。
【００８８】
代替として、レトロフィット用に適合されているのとは対照的に、賭博機は、プレイヤーインタフェース１０５を組み込まれて製造され得る。
【００８９】
プレイヤーインタフェース１０５は、言うまでもなく、本明細書に説明するようなデータの受信を目的として、必要に応じて異なる実施形態を採用し得る。具体的には、プレイヤーインタフェース１０５は、心拍数、皮膚導電率、体温などを測定する目的で、ユーザーと接触するように適合された、ジョイスティック、ボタン、タッチパッドなどなどの、ゲーム制御装置を含み得る。
【００９０】
オンライン賭博に対して適合されたプレイヤーインタフェース１０５
さらなる実施形態では、プレイヤーインタフェース１０５は、プレイヤーがパーソナルコンピューティング装置を利用する場合などの、オンライン賭博での使用のために適合されている。明らかであるように、プレイヤーインタフェース１０５を組み込む目的で、オンライン賭博において電子賭博機はない。しかし、この実施形態では、デバイスＵＳＢ装置（または他のドングルもしくは同様のもの）などのセキュリティ装置１４５が、プレイヤーにより、パーソナルコンピュータ１００に挿入されることを要求される。
【００９１】
セキュリティ装置は、セキュリティ目的で暗号化されたデータを格納し、プレイヤーの個人識別、賭博プロファイルなどを含み得る。さらに、セキュリティ装置は、オンラインゲームプラットフォームとの認証において、パーソナルコンピューティング装置による使用に対して適合され得る。このように、オンラインゲームプラットフォームは、かかるセキュリティ装置によって提供された認証を有するプレイヤーのみに限定され得る。
【００９２】
その上、セキュリティ装置は、本明細書に記載のように、生体計測データ、識別データなどを受信する目的で適合された装置をさらに含み得る。例えば、セキュリティ装置は、一方の端部にＵＳＢ接続、およびもう一方にハンドヘルド型装置を含み得る。
【００９３】
このように、セキュリティ装置は、オンラインプラットフォームとの認証目的で情報を含むが、プレイヤーの生体計測データ、識別データなどを測定するためのセンサー１１５および１２５も含む。例えば、セキュリティ装置は、ユーザーの心拍数、皮膚導電率などを測定する目的で、電気接点を含み得る。さらにその上、セキュリティ装置は、識別目的で、プレイヤーの指紋スキャンデータをキャプチャする目的で指紋読取り装置を含み得る。セキュリティ装置とプレイヤーのパーソナルコンピューティング装置の既存の機能との組合せが、かかる情報を読み取る目的で採用され得ることに留意されたい。例えば、セキュリティ装置は、ユーザーの指紋データを記録し得、他方、プレイヤーのコンピューティング装置のウェブカメラ（図示せず）が、ユーザーの顔の表情、ジェスチャなどの画像データをキャプチャするように適合され得る。
【００９４】
プレイヤーインタフェース装置は、前述の電子ゲーム機に対して詳述したのと同様の方法で、ゲームインタラクションのレベルを実行および制限するために使用され得る。
【００９５】
モバイル通信装置を使用したオンライン賭博に対して適合されたプレイヤーインタフェース１０５
関連した用途では、プレイヤーインタフェース装置は、ｉＰａｄ、ｉＰｈｏｎｅなどを含むスマートフォンなどのモバイル通信装置を使用したオンライン賭博に対して適合されている。この実施形態では、セキュリティ装置１４５は、パーソナルコンピューティング装置を使用したオンライン賭博に関して前述したのと同様の方法で、モバイル通信装置と結合され得る。
【００９６】
カジノテーブルゲームに対して適合されたプレイヤーインタフェース１０５
さらなる実施形態では、プレイヤーインタフェース１０５は、カジノテーブルゲームなどでの使用に対して適合されている。この用途では、プレイヤーインタフェース１０５は、プレイヤーが賭博するのを許可される前に、セキュリティ装置インタフェースに挿入するように要求される、セキュリティ装置１４５などの形を取ってもよい。これに関して、ゲーム行動データ、プレイヤー識別データなどが、情報をクルーピエに表示するために、適切な通信リンクおよびディスプレイ装置を経由してなど、クルーピエに中継され得る。かかる実施形態では、インタフェース１０５は、必ずしも、プレイヤーからの生体計測データをキャプチャできる必要はない。しかし、他の実施形態では、カジノテーブルは、皮膚導電率、心拍数などを測定するために、プレイヤーの皮膚と接触するように適合された導電性導体パッドなどの、適切なセンスを提供され得る。
【００９７】
賭博レベルおよび方式に関する制限が、プレイヤーインタフェース装置１０５およびコンピュータ１００により、クルーピエに伝達された推奨に基づき、クルーピエによって制御され得る。
【００９８】
賭け端末に対して適合されたプレイヤーインタフェース１０５
さらなる実施形態では、インタフェース１０５は、賭け端末とともに使用するように適合され得る。この実施形態では、賭け制限は、プレイヤーがセキュリティ装置１４５を生成可能でない限り、全てのプレイヤーに課される。セキュリティ装置が生成される場合、そのプレイヤーの問題ギャンブラーまたは問題のないギャンブラーとしての評価とともに以前に記録された生体計測データおよびプレイヤー分析履歴が記録され、さらにその分析の記録がレースの期間中、セキュリティ装置上に記録される。
【００９９】
プレイヤーが依存性または問題賭博行動を示すと見なされるか、または定義されたプレイヤー履歴に満たないか、もしくはプレイヤーがセキュリティ装置を使用していない実施形態では、賭け端末は、事前定義した最大制限を賭けられる金額に課すように適合され得る。
【０１００】
セキュリティ装置１４５
この場合も、セキュリティ装置１４５は、任意の特定の技術制限を念頭に置いて解釈されるべきではない。具体的には、図１に示すようなセキュリティ装置１４５は、便宜上のみ、このように例示されている。このように、セキュリティ装置１４５は、識別データを取得するように適合されているように、生体計測データおよび識別データソース１２５を取得するように適合されているために、プレイヤーインタフェース１０５の組合せを含み得る。
【０１０１】
具体的には、セキュリティ装置１４５は、ＵＳＢ装置の形を取ってもよく、かかるＵＳＢ装置は、符号化識別データなどを含むが、本明細書に記載のような生体計測データを取得するように適合された様々なセンサー１１５も含む。
【０１０２】
代替として、セキュリティ装置１４５は、スマートカードの形を取ってもよく、スマートカードは、識別データ、認証データ、プレイヤープロファイルデータなどを格納するように適合されたＲＯＭメモリ装置を含む。この実施形態では、セキュリティ装置１４５は、必ずしも、生体計測データを取得する目的でセンサー１４５を含む必要はない。むしろ、かかる生体計測データは、別個のセンサーによって取得され得る。
【０１０３】
さらなる実施形態では、セキュリティ装置１４５は、磁気ストライプ、バーコードなどなどの、読取り専用記憶装置の形を取ってもよく、それに関して符号化された一意の識別番号が、プレイヤー識別データ、認証データ、プレイヤープロファイルデータなどを探索する目的で使用される。このように、かかるデータが、（以下にさらに詳細に記載するように）プレイヤー分析サーバー２０５上に安全に格納され得る。
【０１０４】
問題賭博行動の検出を自動化するためのシステム２００
ここで図２を参照すると、問題賭博行動の検出を自動化するためのシステム２００が示されている。明らかであるように、図２に実質的に示すようなシステム２００は、複数のコンピューティング装置およびコンピュータネットワーク１８０による通信を含む分散コンピューティングシステムの形を取る。
【０１０５】
しかし、本明細書に説明する機能は、必ずしも、図２に実質的に示すような分散コンピューティングシステムによって実装される必要はないことに留意されたい。むしろ、かかる機能は、例えば、問題賭博行動の識別を目的として、生体計測、識別データ、ゲーム内データなどを受信する目的で、コンピュータプログラムコードおよびデータセット構成が提供された電子賭博機１００などの、スタンドアロンコンピューティング装置によって実装され得る。
【０１０６】
しかし、好ましい実施形態では、図２に実質的に示すようなシステム２００は、データの伝搬、分散などにおける効率を目的として採用されて、潜在的に何万もの電子賭博機１００が問題賭博行動に対して監視されるのを可能にする。図２で実質的に説明するような分散アーキテクチャの利用とは対照的に、セキュリティ装置１４５が代替として、識別データ、プレイヤープロファイルデータなどを１つの電子ゲーム機１００から別の電子ゲーム機１００に移植するために採用され得る。
【０１０７】
システム２００は、問題ゲーム行動の識別を目的として適合された集中プレイヤー分析サーバー２０５を含む。システムは、その上、複数の電子賭博機コンピューティング装置１００を含む。このように、電子賭博機１００は、生体計測データ、識別データ、ゲーム内データなどを、ネットワーク１８０を経由でしてプレイヤー分析サーバー２０５に送信するように適合されている。かかるデータを受信すると、プレイヤー分析サーバー２０５は、データに従い、問題ゲーム行動を識別するように適合されている。サーバー２０５は、関連する電子ゲーム機１００のゲームプレイが何らかの方法で制限され得るように、それぞれの電子ゲーム機１００に応答して、サーバーが、プレイヤーを問題ゲーム行動を示しているとして識別しているか否かについて応答を送信するようにさらに適合されている。
【０１０８】
図２に実質的に提供するような実施形態に対する変形が、本明細書に示す問題ゲーム行動を識別する目的の範囲内で、用途に応じて採用され得ることに留意されたい。具体的には、各電子ゲーム機１００は、必ずしもプレイヤー分析サーバー２０５に生体計測データなどを送信する必要はない。むしろ、プレイヤー分析サーバー２０５は、判別データを各それぞれの電子ゲーム機１００に送信するように適合され得、それにより、各それぞれの電子ゲーム機１００が、その判別データに従って問題ゲーム行動を識別する際に計算ステップを実行するように適合されているようになる。
【０１０９】
システム２００は、本明細書に記載のデータを含む、様々なデータを格納するように適合されたデータベース２１５をさらに含む。具体的には、データベース２１５は、システム２００を使用して、各プレイヤーの識別、プレイヤー習慣などを表すプレイヤープロファイルデータを格納するように適合され得る。さらに、データベース２１５は、問題ゲーム行動の識別において使用する目的で、（以下にさらに詳細に記載するように）機械学習および人工知能計算技術によって生成される判別データを格納するように適合され得る。
【０１１０】
さらに、システム２００は、システム２００とインタフェースするための第３者インタフェース２１０を含む。第３者インタフェース２１０は、問題賭博行動に関する情報を受信する目的で、様々な政府または当局機関とのインタフェースを含む、様々な目的に対して適合され得る。さらに、第３者インタフェース２１０は、判別データをシステム２００に提供する目的で適合され得る。
【０１１１】
代替として、システムは、ネットワークまたはデータベース装置を用いることなく動作し得る。この場合、既存のゲーム場は、管理された機械学習装置（ＳＭＬＤ−電子ゲーム機と動作可能に通信するスタンドアロンのコンピューティング装置１００の形を取ってもよいか、または代替として適切なソフトウェア修正を通して電子ゲーム機１００自体によって実装される）のインストレーションおよび統合以外に、最小限の修正で動作し得る。
【０１１２】
プレイヤーは、プレイヤーインタフェース１０５を使用することなく、セキュリティ装置１４５を使用することなく、ゲーム機を操作し得、従って組込みＳＭＬＤ装置の使用を回避し得る。この動作選択肢が取られる場合、プレイヤーおよびゲーム機１００は、「省略時モード」で動作する。動作の省略時モードは、賭博レベルを制限し、それは、趣味のギャンブラーによって使用されるようなレベルに設定され得る。
【０１１３】
プレイヤーがプレイヤーインタフェース１０５およびセキュリティ装置１４５および従って組込みＳＭＤＬ装置を使用することを選択する場合、賭博の３つの選択肢がある。第１に、セキュリティ装置１４５の記録されたプレイヤー履歴がプレイヤーを病的ギャンブラーであるとして識別しない場合、そのプレイヤーに課される制限はない。ゲームプレイセッション中に、プレイヤーが、ＳＭＬＤ装置によって評価されるような、病的ギャンブラーの定義された特性を示す場合、賭博制限が自動的に課される。最後に、セキュリティ装置１４５が賭博の事前定義された履歴に満たないものしか有していない場合、（そのデータおよび統計データが収集される期間中、プレイヤーは病的ギャンブラーであるとして評価されないと仮定して）事前定義されたプレイ履歴が記録されるような時まで、省略時の賭博制限が課される。
【０１１４】
人工知能判別／判別データセット生成
以下にさらに詳細に記載するように、システム２００は、問題ギャンブラーと問題のないギャンブラーを判別する目的で、人工知能技術などを採用するように適合されている。
【０１１５】
これらの実施形態のうち、（プレイヤーインタフェース１０５が処理機能を提供されている）プレイヤーインタフェース１０５またはコンピューティング装置１００は、人工ニューラルネットワークを使用する管理された機械学習により人工知能技術を実装するように適合されている。
【０１１６】
人工ニューラルネットワークを使用するかかる管理された機械学習は、人間の脳などの、生物学的神経系が動作する方法に大まかに基づく、情報処理技術である。これに関して、コンピューティング装置１００は、指定された問題を解決するために例から学習する能力を有する、同時に動作する、ニューロンと呼ばれるいくつかの接続された処理ユニットを含む。コンピューティング装置１００がそれにより問題賭博行動および問題のない賭博行動の例を受信する（以下でさらに詳述する）プロセスが、用途に応じて、１回だけの構成プロセスまたは代替および付加的な学習プロセスであり得るトレーニング段階と呼ばれる。
【０１１７】
トレーニング段階は、最初は、問題賭博行動を示している人を、そのような行動を示していない人から区別するために、詳細かつ認定された心理プロファイリングまたはスクリーニングを請け負う人を利用することによって達成される。
【０１１８】
プロファイリングまたはスクリーニング分析は、管理された機械学習／トレーニング段階における関与者の各々を、依存症でないギャンブラーまたは（病的ギャンブラーとして定義される）依存性の問題ギャンブラーのいずれかとして分類する。プロファイルに含まれる依存性にはいくつかのレベルがあり得、最も高い依存性レベルは、病的ギャンブラーのレベルとして分類される。
【０１１９】
システムをトレーニングするために必要とされるサンプルサイズは、通常、１００人である。それは、１００人の病的な依存性ギャンブラーの確認されたグループおよび、各々が、最も高いレベルの病的ギャンブラーよりも低い選択されたレベルの依存症ギャンブラーの１００人である。依存症ギャンブラーではない１００人の標準的なサンプルグループもある。これらは、以後、趣味のギャンブラーと呼ばれる。
【０１２０】
問題賭博行動の識別を目的としたニューラルネットワークトレーニング
プロファイリングまたはスクリーニングされたギャンブラーは、そのゲーム場のあらゆるゲーム機またはゲーム装置が、（監視されて、キャプチャ／記録された実験データが、後で「１回だけ」のトレーニングプロセスに対して使用される）データ監視、またはデータキャプチャ、プロセスのために使用され得る、「ライブ」かつ完全に動作可能なゲーム場で、通常のゲーム機動作を経験する。（トレーニングを必要とする、人工ニューラルネットワークを含む管理された機械学習装置と呼ばれ、ＳＭＬＤ装置と呼ばれる）人工知能装置が、この実施形態ではいくつかの形式で構成され得る。ＳＭＬＤ装置は、ゲーム装置プロセッサに組み込まれ得る、装置１１０の一部を形成する「スタンドアロン」装置であり得るか、またはゲーム機１００の一部としてソフトウェアで実装され得るか、もしくはネットワーク化ソリューション内のプレイヤー分析サーバー２０５の一部としても実装され得る。データキャプチャプロセスがトレーニングプロセスにどのように関連するかが後で説明されるであろう。前述のような多数の実施態様のうちの１つ上で構成され得る、プレイヤーインタフェース１０５およびＳＭＬＤとともに構成された（ゲームテーブルまたは賭け端末などの）ゲーム機またはゲーム装置１００の各々が、依存性レベルの評価を提供するために、データキャプチャおよびトレーニングユニットとして使用されるであろう。
【０１２１】
依存性賭博行動の他の形と共に、実験被験者と呼ばれる、スクリーニングされた電子ゲーム機プレイヤーの全てが、合理的に現実的なゲーム条件下で監視される。これらの監視条件下で記録されたデータは、実験データと呼ばれる。各実験被験者に対する実験データは、様々なゲームシナリオ下での生体計測応答および任意の他の関連データ、ならびに実験被験者の依存性（病的ギャンブラー）または非依存性（趣味のギャンブラー）としての評価から成る。
【０１２２】
通常、２００人の実験被験者が初期トレーニング段階に関与し、従って、別々の形のトレーニングを必要とする、２００のゲーム機または他のゲーム装置をプレイしている、監視されている２００人の実験被験者を有することがふさわしいが、実験的なゲーム操作が監視されて実験データが（トレーニングプロセスで後の使用のために）記録されるという条件で、このデータキャプチャ段階の一部として使用する任意の数のゲーム機またはゲーム装置があり得る（これらのゲーム装置は、他の形の賭博方法および実施態様と共に、カジノテーブルゲーム、この実施形態の賭け変形の一部である場合、競馬およびグレイハウンドレースを含み得る）。実験データが実験被験者の全てに対して収集されると、トレーニング段階が行われる。これは、前述したように、実験的な監視段階と無関係である。「１回だけ」のトレーニング段階のみが要求されるが、この実施形態内では、継続または増分トレーニング段階に対して準備されることにさらに留意されたい。これは、問題賭博検出および制御方法の精度の向上の一部として使用され得る。
【０１２３】
トレーニング段階は、ニューラルネットワークアーキテクチャを判断するために提供されたアルゴリズムと共に、本明細書に記載のものを含む、適切な分析技術を利用し得、ニューラルネットワークアーキテクチャの構成は、その重みに対する値と共に、本明細書に記載の方法を使用して最適化され、それは、依存性（病的ギャンブラー）と非依存性（趣味のギャンブラー）の実験被験者との間の区別を最も正確に可能にする。本明細書に記載するように、実験データの一部はトレーニング集合に割り当てられ、一部は検証集合に、また一部はテスト集合に割り当てられることに留意されたい。
【０１２４】
最適なニューラルネットワークアーキテクチャが、その関連する重みと共に、判断されると、これが、この用途が適用される、各ゲーム機またはゲーム装置の他の様々な実施態様にインストールされる検出装置（ＳＭＬＤ）の各インスタンスで使用されるものである。
【０１２５】
最適なニューラルネットワークアーキテクチャおよびその関連する重みは、何らかの適切な表現を使用してファイル内に格納できる。
【０１２６】
各ＳＭＬＤ検出装置は、最適なニューラルネットワークアーキテクチャおよびその関連する重みを定義するファイルのコピーを含む。これは、ＳＭＬＤのトレーニングされたネットワークとして定義される。
【０１２７】
ＳＭＬＤ検出装置のソフトウェアが実行を開始するときはいつでも、このファイルが読み取られて、その内容が、トレーニングされたＳＭＬＤネットワークを表すデータ構造をメモリ内に構築するために使用される。
【０１２８】
依存性（病的ギャンブラー）または非依存性（趣味のギャンブラー）の評価を引き受けるのはＳＭＬＤ（トレーニングされたネットワーク）である。
【０１２９】
いずれの時点においても任意のギャンブラーに対して関連のある観察されたデータが、トレーニングされたネットワーク（ＳＭＬＤ）の入力ニューロンに読み込まれ、データは、ネットワーク内を前方に進められて、依存性（病的）または非依存性（趣味の）ギャンブラーの評価が結果として生じる出力ニューロンの出力値によって判断される。
【０１３０】
問題ギャンブラー行動検出ウォークスルー
ここで、問題ゲーム行動の検出において、システム２００によって採用されるプロセスのウォークスルーを説明する。これに関して、システム２００は、依存性の個人を、賭博機での自身のプレイの過程で検出して、２番目に、依存性であるとして検出されているか、または評価されている個人によって使用されている賭博機の賭博強度を下げるように適合されている。依存性の評価は、いくつかの監視された変数によって決まるであろう。これらの変数は３つのカテゴリに分類される。
【０１３１】
第１のステップでは、システム２００は、血圧、心拍数、皮膚導電率およびゲームプレイ起動の迅速さなどの、生体計測変数を監視する。前に示唆したように、かかる監視は、プレイヤーインタフェース１０５によって実行される。好ましい実施形態では、かかる変数は、携帯用プレイヤーインタフェース１０５によって監視され、かかる変数は、ギャンブラーがプレイ中に握る必要があるハンドヘルド型装置（プレイヤーインタフェース１０５）内に組み込まれたセンサーによって監視される。これに関して、ハンドヘルド型装置は、覚醒または不安のレベルを測定するための組込み圧力センサーを含み得る。追加として、ハンドヘルド型装置は、各ゲームを開始するために親指で押す必要があるボタンを備え得る。好ましい実施形態では、ボタンに組み込まれた指紋読取り装置が、プレイヤーのデジタル顔画像と共に、ゲーム機を使用している人の識別を検証する手段を提供する。これは、ゲーム機などのゲーム装置から賞金を引き換えるために必要とされる識別項目の１つである。特定の実施形態では、携帯用プレイヤーインタフェース１０５は、顔の表情、眼の動きなどに関するデータを記録するためのビデオキャプチャ装置などの他の入力装置をさらに含み得る。
【０１３２】
さらに、システム２００は、個々のギャンブラーのプレイ中の勝敗に関するものを含む、ゲーム内データを監視するように適合されている。特定のゲームおよび特定の賭博機とは無関係に、一般的なゲームシナリオのセットがあり得る。関連規制当局は、賭博機の各製造業者が、自身の賭博機のいずれか１つでのプレイの最中に生じる一般的なゲームシナリオに監視装置がリアルタイムでアクセスできるようにすることを要求する必要がある。かかる測定値は、ゲームおよびゲーム機の範囲にわたって監視されるゲームシナリオを伴う変数を有効にするために必要である。
【０１３３】
さらに、システム２００は、個々のギャンブラーのプレイ習慣に関連する、プレイの頻度および期間などの、様々な要約統計値を受信または計算する。
【０１３４】
そのため、システム２００は、生体計測変数およびゲームシナリオに伴う変数を記録するように適合されている。システム２００によって、前述した上の要約統計値の計算で使用するために、ギャンブラーのプレイ習慣の詳細の履歴も記録されるであろう。かかる情報は、特定の実施形態においてゲーム機でのプレイの継続期間中に、ゲーム機１００内に挿入するように要求され得るプレイヤーのセキュリティ装置１４５上に記録されるであろう。代替実施形態では、かかる情報は、プレイヤーの一意の識別を受信すると、システム２００により、データベース２１５内に記録されて、取り出され得る。
【０１３５】
監視される変数の一部（大体は、生体計測変数）は、一定の短時間の間隔でサンプリングされ、他のもの（大体は、ゲームシナリオに関するもの）は、プレイされるゲームごとに１回、サンプリングされる。
【０１３６】
そのため、前述した情報が受信されると、システム２００は、次いで、前述の監視される変数に従って、問題賭博行動を検出するように適合されている。この評価システムの開発は、依存症のギャンブラーと依存症でないギャンブラーを厳密に区別することができる既存の臨床心理テストに依存する。評価システムの動作は、評価されている個人が既に心理テストを受けている必要がないことが重要である。これは、賭博機を使用しているどのギャンブラーも評価されることが可能であることを意味する。
【０１３７】
ニューラルネットワークトレーニング
ここで、前述のトレーニングデータを生成するためのプロセス、およびその利用について、以下にさらに詳細に記載する。
【０１３８】
現実的な賭博条件下での実験的研究は、まず、監視されることが可能な、どの変数が、依存症のギャンブラーと依存症でないギャンブラーの区別を提供する心理テストで、依存性の評価に対して個別に統計的に重要であるかを判断する。これらの研究は、次いで、監視される変数のどの組合せが、依存性の評価に対して最も統計的に重要であるかを判断する。監視される変数のかかる組合せは、評価システムの基礎を形成する。
【０１３９】
依存性の評価の監視される変数に基づくモデル化は、非線形的で複雑であり、それに対する明瞭な解析的フレームワークが明らかでない。そのため、（人工）ニューラルネットワークを含む管理された機械学習技術を採用するシステム２００が提供される。
【０１４０】
具体的には、人工ニューラルネットワークシステムは、問題ギャンブラーの検出に必要な性能レベルを提供するニューラルネットワークを利用する。
【０１４１】
人工ニューラルネットワークは、人間の脳などの、生物学的神経系が動作する方法に大まかに基づく、情報処理システムである。人工ニューラルネットワークは、指定された問題を解決するために例から学習する能力を有する、同時に動作する、ニューロンと呼ばれるいくつかの接続された処理ユニットから成る。人工ニューラルネットワークが例から学習するプロセスはトレーニングと呼ばれる。
【０１４２】
人工ニューラルネットワーク内の各接続は、１つのニューロンを別のニューロンに接続して、（ニューロンＡからニューロンＢへの）定義された方向を有する。各接続は、関連付けられた数値重みも有する。重みは、一般に、異なる接続に対して異なるが、人工ニューラルネットワークの通常動作の過程では固定である（すなわち、人工ニューラルネットワークが、トレーニングされているのとは対照的に、操作的に使用されている場合）。接続は、数値も保持でき、この値は、人工ニューラルネットワークの通常動作の過程で変更できる。
【０１４３】
人工ニューラルネットワーク内で情報を処理するための通常の方式は、ニューロンがまず、そのニューロンへの内向き接続によって保持される数値の重み和を計算し、重みは内向き接続に関連付けられたものであることである。数値バイアス項が次いで加算される。このバイアス項は、ニューロンと関連付けられ、異なるニューロンに対して異なり得るが、人工ニューラルネットワークの通常動作の過程では変わらない。伝達関数（または活性化関数）と呼ばれる関数が、次いで、出値（ｏｕｔｇｏｉｎｇ  ｖａｌｕｅ）を得るために適用され、その値は、その後、ニューロンから外向きの全ての接続によって保持される。伝達関数は、通常、ネットワーク内のあらゆるニューロンに対して同一であるように調整される。それは、制限された範囲内で、通常は−１〜１の間隔または０〜１の間隔で、値を生じさせる。伝達関数は、非線形データのモデル化を可能にするので、適切な非線形関数（平滑、有界、または単調）であるように選択される。これは、異なるニューロンに対して異なり得るが、先の場合と同様に、通常動作の過程では変わらない。閾値のポイントは、伝達関数の引数が閾値を超えない場合、伝達関数は適用されず、ニューロンの出値が、例えば、ゼロであると見なされることである。この場合、ニューロンは発火していないか、または活性化されていないと言う。閾値を超える場合、ニューロンは発火しているか、または活性化されていると言う。
【０１４４】
動作している人工ニューラルネットワークは１つ以上の入力数値を取る。各入力値は、入力値を受信する入力ニューロンと呼ばれる別個のニューロンと関連付けられる。（数値の形式の）情報が次いで、人工ニューラルネットワークの接続に沿って入力ニューロンから他のニューロンに伝搬される。各ニューロンは、前述のように（内向き接続上の重みのみならず、入値、ならびに、おそらくは、バイアス項および閾値に応じて）、その内向き接続の全てで保持されている値を処理して、出値を生成する。出値は、他のニューロンへの外向き接続に沿って搬送される。最終的に、値は、外向き接続を有していない１つ以上のニューロンに達する。これらが、出力ニューロンと呼ばれる。ここで、各出力ニューロンによって生成される出力値は、元の入力値の関数である。１つ以上の出力ニューロンがあるので、動作している人工ニューラルネットワークは、入力の各集合に対して、入力の１つ以上の関数に対する値を生成する。動作している人工ニューラルネットワークは、それ故、１つ以上の入力変数の１つ以上の関数を計算するためのマシンとして見ることができる。
【０１４５】
問題賭博行動検出のための人工ニューラルネットワークのトレーニング方法
ここで、問題賭博行動を識別する目的で１つ以上の入力変数の１つ以上の関数を、少なくともおおよそ、計算するために、人工ニューラルネットワークをトレーニングする方法を説明する。第一に、人工ニューラルネットワークが、各入力変数に対する１つの入力ニューロンおよび近似したい（入力変数の）関数の各々に対する１つの出力ニューロンを有すると仮定する。近似である関数は、いかなる正確な意味でも知られる必要がなく、要求されるものは、ある数の代表的な事例におけるこれらの関数の既知の値である。値例のこの集合は、対応する関数値と共に入力値の組合せの有限集合であり、トレーニング集合、検証集合およびテスト集合、の統計的に独立していることを意図とした３つの互いに排他的な集合に分類される。動作している人工ニューラルネットワークは、ニューロン間の接続に関連付けられた重みを有する。おそらくは、ニューロンに関連付けられたバイアス項および閾値もあるが、簡略化のため、これらは無視される。異なる入力値が人工ニューラルネットワークに供給されて、結果として生じる出力値が計算されるとき、接続重みは変わらない。接続重みが与えられると仮定する。トレーニング集合に含まれる入力値のあらゆる組合せに対して、人工ニューラルネットワークによって計算された出力値を、トレーニング集合内に含まれる関数値と比較できる。次いで、人工ニューラルネットワークがトレーニング集合（内に含まれる実際の値）に対して生じる誤差の尺度を計算できる。この誤差の尺度は、所与の接続重みによって決まる。人工ニューラルネットワークのトレーニングは、トレーニング集合に対する誤差の尺度を最小限にする接続重みの値を求めるプロセスである。一旦、これらの接続重みが判断されると、検証集合が、トレーニング集合とは無関係なデータに関して人工ニューラルネットワークの精度をチェックするために使用される。
【０１４６】
人工ニューラルネットワークのトレーニングのために使用される主要な技術は、本明細書に記載の目的で、逆伝搬と呼ばれるアルゴリズムである。本質的に、逆伝搬は、トレーニング集合によって暗示される誤差面上で最急降下の経路を探す勾配降下法である。傾斜は微分可能性に依存し、伝達関数が、それらが通常そうであるように、微分可能であるように選択されるという条件で、誤差面の微分可能性が保証される。逆伝搬で生じ得る問題は、誤差関数の、計算時間および、大域的最小値とは対照的に、極小で終わる可能性である。逆伝搬を代替するか、または逆伝搬との組合せで動作するかのいずれかで、人工ニューラルネットワークのトレーニングに対して、他の最適化技術が可能である。
【０１４７】
テスト集合の操作に関して、（必要な入力および出力ニューロンを備えた）異なる人工ニューラルネットワークが、所与のトレーニング集合に関して誤差の異なる尺度を生成し、他のすべてが同じならば、明らかに、少ない誤差は多い誤差よりも好ましい。ここで、人工ニューラルネットワークが異なる主な点は、それらのニューロンの数およびニューロンが接続される方法である。これは、人工ニューラルネットワークアーキテクチャと呼ぶことができる。トレーニング集合に関する誤差（の尺度）を最小限にする（必要な入力および出力ニューロンを有する）人工ニューラルネットワークを探すことができる。これは、トレーニング集合に関する精度を最大限にする人工ニューラルネットワークアーキテクチャを探すことと等しい。この探索は、１）ネットワークのサイズを実現可能な範囲内に保つこと、および２）検証集合に関する精度レベルをチェックすること、などの実施上の配慮事項によって制限される必要がある。探索は、トレーニング集合および検証集合の両方によって決まり、成功すれば、これら両方の集合について許容可能な精度の人工ニューラルネットワークアーキテクチャを与えることに留意されたい。潜在的な問題は、探索によってもたらされた人工ニューラルネットワークアーキテクチャが、探索で使用されたトレーニング集合および検証集合に対して「適合し過ぎる（ｏｖｅｒ  ｆｉｔｔｅｄ）」ことである。テスト集合は、探索プロセスとは無関係な集合について、人工ニューラルネットワークアーキテクチャの精度をチェックするために使用される。人工ニューラルネットワークアーキテクチャを「可能な限り小さく、かつ必要なだけ大きく」保つことは、「適合し過ぎ」を防ぐのを助ける。トレーニング集合を十分に大きくすることも重要である。
【０１４８】
人工ニューラルネットワークアーキテクチャの最適化は、ニューロン数などの、個別の変数が関与する。これは、平滑度基準に依存する多くの最適化技術が適用できないことを意味する。
【０１４９】
問題ゲームの検出に適用可能であり得る人工ニューラルネットワークアーキテクチャに関して、フィードフォワード人工ニューラルネットワークがあり、このネットワークでは、ニューロンがいくつかの連続する層に配置され、第１の層は、入力ニューロンから成り、最後の層は、出力ニューロンから成り、任意の所与の層のあらゆるニューロンは、次の層のニューロンのみへの接続を有する。ここで図３を参照すると、３つの層を有するフィードフォワード人工ニューラルネットワーク３００が示されており、１つは、入力層と出力層との間の中間の隠れ層と呼ばれる。
【０１５０】
フィードフォワード人工ニューラルネットワーク３００では、（接続に関連する方向で）ニューロン間の接続に沿った経路は、サイクルまたはループを含まない。
【０１５１】
逆に、（図４に例示するような）再帰的人工ニューラルネットワーク４００では、ループを含む（接続に関連する方向で）ニューロン間の接続に沿った経路がある。
【０１５２】
再帰的人工ニューラルネットワークは、フィードフォワード人工ニューラルネットワークよりも強力であり得るが、それらをトレーニングすることはさらに困難であり得る（かつ、逆伝搬は適用可能でない）。それらは、例えば、変数の最後のＮ個の観察された値の各々に対して１つの入力ニューロンを使用するよりも、さらに洗練された方法で、時間系列化データをモデル化するために使用できる。具体的には、それは、入力ニューロンに直接割り当てられたデータよりもさらに過去に戻るメモリを記憶する能力を有する。
【０１５３】
本出願人らは、当初、依存性賭博の出力評価を生成するために、単一の隠れ層を有し、かつ逆伝搬の何らかの変形をトレーニングアルゴリズムとして有する、フィードフォワード人工ニューラルネットワークを利用した。本出願人らは、いくつかの隠れ層の使用が評価の精度を向上させるかどうか、および何が計算効率に影響を及ぼし得るかを調査した。本出願人らは、所与の人工ニューラルネットワークに対して改善されたトレーニングアルゴリズムを生成するために、逆伝搬と組み合わせて、他のアルゴリズム、大域的最適化などの技術がどのように使用できるかを調査した。本出願人らは、人工ニューラルネットワークアーキテクチャを最適化するために、新しい大域的最適化アルゴリズム、などの技術の使用も調査した。最後に、本出願人らは、代替トレーニングアルゴリズムの使用および再帰的ニューラルネットワークアーキテクチャの適用可能性を調査した。かかる実験結果は付属書類Ａに提供される。
【０１５４】
例示的な実施形態
ここで、問題賭博行動の判断およびその処理においてシステム２００により実行される例示的な実施形態をさらに詳細に説明する。以下で説明するステップは例示のみであること、ならびに変形、代替および追加および削除が、説明する実施形態の範囲の目的内で実装され得ることに留意されたい。
【０１５５】
第１のステップでは、コンピューティング装置１００およびプレイヤーインタフェース１０５は、プレイヤー生体計測認証およびゲーム内プレイ統計値を監視する。
【０１５６】
物理的監視装置は必要ない。どのプレイヤーもパーソナルセキュリティ装置１４５を電子賭博機１００に挿入する選択肢を有する。
【０１５７】
生体計測測定値がプレイヤーインタフェース１０５から取得され、それは、プレイヤーによって握持され得る。プレイヤーインタフェース１０５が生体計測測定値を取得できない場合には、ゲームプレイは、かかる測定値が取得される時まで、中断／一時停止される。
【０１５８】
プレイヤーは、電子賭博機でのゲームプレイセッションを、３つの方法のうちの１つで開始し得、各方法は、そのゲームセッションがどのように進むかに影響を及ぼす。具体的には、１）プレイヤーが、セキュリティ装置１４５を使用せずにゲームプレイを開始し得る、２）（セキュリティ装置１４５上に４時間未満の記録されたプレイしかない場合など）、プレイヤーが、セキュリティ装置１４５を使用してゲームプレイを開始し得る、および３）セキュリティ装置１４５上に４時間を超える記録されたプレイがある場合に、電子賭博機のプレイヤーがセキュリティ装置１４５を使用してゲームプレイを開始し得る。
【０１５９】
プレイヤーが、セキュリティ装置１４５を使用せずにゲームプレイを開始する場合、プレイヤーは、ゲームサイクルごとに最大賭け範囲に制限される。通常、ゲームサイクルごとの最大賭けは４５０クレジットである。基準である、１セントクレジットマシンに対して、これは、ゲームサイクルごとに、４．５０ドルに関連する。最大賭け金の制限は、任意の権限によって指定され得、電子賭博機の権限的承認に影響を及ぼすことなく、調整可能でなければならない。
【０１６０】
セキュリティ装置１４５上に４時間未満の記録されたプレイしかない場合に、プレイヤーが、そのセキュリティ装置１４５を使用してゲームプレイを開始し得る場合、プレイヤー制限は、特に、セキュリティ装置１４５が、問題ギャンブラーであるユーザーの履歴を有する場合に、スマートカードを紛失したか、またはスマートカードを使用しないことを選択すると主張している問題ギャンブラーの状況を制限するために、セキュリティ装置１４５を使用することなくゲームプレイを開始することを選択するプレイヤーに対するものと同じままであるものとする。４時間の閾値期間は、プレイヤー分析サーバー２０５が、プレイヤーが実際に依存性または問題ギャンブラーであるかどうかに関して、プレイヤーの定義された特性を評価するのに十分な時間である。４時間の閾値期間を超えると、プレイヤー分析サーバー２０５がプレイヤーを問題ギャンブラーとして評価していないという条件で、第３のゲームプレイセッションが、以下で定義するように、適用可能であろう。
【０１６１】
セキュリティ装置１４５上に４時間を超える記録されたプレイがある場合に、プレイヤーがセキュリティ装置１４５を使用してゲームプレイを開始し得る場合、セキュリティ装置１４５上に記録されたプレイヤー履歴がそのプレイヤーを問題ギャンブラーとして定義していないという条件で、電子賭博機がその最大賭博制限で妨げられずに動作する。
【０１６２】
プレイヤーインタフェース１０５が、上で定義されたように、指定および事前定義された期間よりも長い期間、指定された生体計測測定値を記録できない場合、プレイヤーは、電子賭博機１００が、セキュリティ装置１４５を使用しないプレイヤーに対して設定されるの同じで、問題ギャンブラーのそれと同じ動作モードに戻る前に、これを通知されるであろう。
【０１６３】
セキュリティ装置１４５を使用していないプレイヤーは、現在、大多数のゲーム場で使用されているのと同じ方法で、ゲーム場の支払いキオスクから賞金を引き換えることができる。支払いは、支払いが探し求められる電子賭博機上で使用されたセキュリティ装置１４５がなかったことが確認できるという条件で、行われる。
【０１６４】
セキュリティ装置１４５を使用したプレイヤーは、賞金がそれから生じている電子賭博機に対して登録されているセキュリティ装置１４５を提示することにより、ゲーム場キオスクから賞金を引き換えることができるだけである。賞金は、セキュリティ装置１４５上に記録され、支払いが行われると、セキュリティ装置１４５から取り消される。セキュリティ装置１４５は、キオスクでセキュリティ装置１４５カード読取り装置に挿入される。この結果、プレイヤーの顔画像が表示される。この顔画像が、賞金の支払いを要求している人のものと一致しない場合、支払いは許可されない。
【０１６５】
プレイヤーが、プレイヤー分析サーバー２０５による分類に異議を唱える場合、依存性および病的（問題）ギャンブラーの８５％以上がこの依存を否定しているという主張を調査が支持することに留意されたい。従って、プレイヤー分析サーバー２０５により問題ギャンブラーとして評価されているプレイヤーの多くが、その評価に異議を申し立てるであろうことが予測される。プレイヤー分析サーバー２０５によって行われた評価の妥当性をクロスチェックするため、およびプレイヤーに不都合な評価を受け容れさせるためにも、許可された心理プロファイリング装置が、電子賭博機を、それらの電子賭博機ユニット内にインストールされたプレイヤー分析サーバー２０５と共に運用しているすべてのゲーム場に提供される。心理プロファイリング装置は、プレイヤーのスクリーニングに対して責任を負う第三者機関によって適切な評価ツールとして認証される。
【０１６６】
心理プロファイリング装置の評価がプレイヤー分析サーバー２０５によって行われた評価を支持する場合、上で定義された制御が維持される。しかし、心理プロファイリング装置がプレイヤーを依存性がなく、問題のないギャンブラーとして評価すると、プレイヤーセキュリティ装置１４５装置が問題のないギャンブラーのそれに再設定される。
【０１６７】
問題ギャンブラーであるとして評価および再確認された問題ギャンブラーは、依存性および問題賭博クリニックに紹介される。
【０１６８】
付属書類Ａ−実験結果
予備分析段階に対して、１９２人の実験被験者が用いられた。各実験被験者は、賭博の過程で観察されて、いくつかのサンプルが生成された、賭博をしている個人であった。各サンプルは、潜在的に、個人の、３つの異なるゲームシナリオの各々に対する、４つの測定された生理的反応、ならびに、最近、個人が賭博に充てる平均的な毎日の時間、および個人の依存症かまたは依存症でないかの心理学的評価（またはカテゴリー化）から成る。各個人について、当初、３つのゲームシナリオのいずれも、自身の関連する生理的反応とともに、観察されなかった。各ゲームシナリオはプレイの過程で生じたので、どのゲームシナリオが観察されたか、および関連した生理的反応に対する値、ならびに個人の賭博に充てられる最近の平均的な毎日の時間、および個人の依存症かまたは依存症でないかの心理学的評価（の累積履歴）を記録するサンプルが生成された。ゲームシナリオが再度生じた場合、関連した生理的反応が最新の値で更新された。３つ全てのゲームシナリオが観察されるや否や、各個人に対して、サンプルの作成が停止された。従って、任意の所与の実験被験者に対して、３つ全てのゲームシナリオが観察された１つだけのサンプルがあり、残りのサンプルの全てでは、所与の実験被験者に対して、ゲームシナリオの１つまたは２つのいずれかが観察されなかった。
【０１６９】
実験被験者は、９６人の依存症のギャンブラーと９６人の依存症でないギャンブラーを含んでいた。これは、一般の賭博人口における依存症の個人の比較的低頻度を考えると、依存症のギャンブラーが多過ぎるが、依存症ギャンブラーのうちのかなりのサンプルがある場合、小さいサンプルサイズは依存症ギャンブラーが多過ぎることを必要とした。全面的な分析では、サンプル内に、一般の賭博人口内に出現するのと同じ頻度で出現する依存症ギャンブラーを有する（すなわち、ギャンブラーの総人口から無作為に抽出する）か、または、もっと可能性が高いのは、元のサンプル内に多過ぎる依存症ギャンブラーを有し（依存症ギャンブラーの人口から無作為に、また、依存症でないギャンブラーの人口からも無作為に抽出する）、次いで、生成されたサンプルの総集合内の依存症でないギャンブラーに対する依存症ギャンブラーの相対頻度が、一般の賭博人口における既知の低頻度と一致することを確実にするために、依存症でない個人に対する元のサンプルの無作為に選択された繰返しを使用するか、のいずれかである。この後者の方式は、サンプリングプロセスから、情報のより効率的な抽出を可能にするはずである。
【０１７０】
各測定された生理的反応が、１〜４の連続範囲内の数を与えるために、シフトされてスケーリングされた。所与の個人に対してゲームシナリオの１つ以上が観察されていなかった場合に対して考慮できる必要があったので、各ゲームシナリオに対して、そのゲームシナリオが観察されていたことを示すための数１、およびそのゲームシナリオが観察されていなかったことを示すための数０を使用した。ゲームシナリオが観察されていなかった場合、４つの関連した生理的反応に対する値が、全て数０（観察されていないか、または該当なし）に設定された。ゲームシナリオが２回以上観察されていた場合、関連した生理的反応に対する値が最新の値であると見なされた。個人の賭博に充てられる最近の平均的な毎日の時間が、非負数によって示された。依存症かまたは依存症でないかとしての個人の評価が１（依存症）または０（依存症でない）によって示された。
【０１７１】
１９２人の実験被験者のうちの９６人が無作為にトレーニングデータを提供するために割り当てられ、検証データを提供するために残りの９６人が割り当てられた。トレーニングデータを提供するために割り当てられたグループ内の４７人が依存症であり、４９人が依存症でなかった。トレーニング集合は、トレーニングデータを提供するために割り当てられたグループ内の個人に対して生成された全てのサンプルで構成されていた。トレーニング集合内のサンプルの総数は５４１であった。検証データを提供するために割り当てられたグループ内の４９人が依存症であり、４７人が依存症でなかった。検証集合は、検証データを提供するために割り当てられたグループ内の個人に対して生成された全てのサンプルで構成されていた。検証集合内のサンプルの総数は５１５であった。これら５１５サンプルのうちの９６のみが、観察された３つのゲームシナリオの全てを有していた。これらの９６のサンプルは、完全に観察された検証サンプルと呼ばれた。
【０１７２】
依存症と依存症でないギャンブラーを区別するタスクを実行するために、１つの隠れ層を有するフィードフォワードニューラルネットワークが実装された。ニューラルネットワークはバイアスを有するが、活性化のための閾値を有していない、ロジスティック（シグモイド）活性化関数を使用した。逆伝搬アルゴリズムが、無作為値で初期化されている重みおよびバイアスとともに、トレーニングのために使用された。３つのゲームシナリオの各々に対する５つの入力ニューロンおよびそれらの４つの関連した生理的反応、ならびに時間入力に対する１つの入力ニューロンの、１６の入力ニューロンがあった。ニューラルネットワークの依存性評価のための１つの出力ニューロンがあった。
【０１７３】
フィードフォワードという用語は、所与の重み（およびバイアス）を備えた、所与のニューラルネットワークが、入力の関数として出力を計算する直接的な方法（入力層から出力層に、層ごとに）を指すことを思い出されたい。逆伝搬アルゴリズムは、ある重み（およびバイアス）およびトレーニング集合を前提として、トレーニング集合によって提供された正しい値と比較して、ニューラルネットワークの計算された出力値の誤差を計算する。この誤差がゼロでない場合、誤差は、出力層から入力層に、層ごとに、漸進的に伝搬して戻されて、誤差のこの逆伝搬の結果として、（トレーニング集合によって提供されたものと比較した、ニューラルネットワークの計算された出力値の）誤差が減少される方向を与える、重み（およびバイアス）のベクトルが判断される。これは、重み（およびバイアス）が、誤差を減らす方法で（減少された誤差の方向に十分にわずかなスッテプ進むことにより）調整されることを可能にする。（重み（およびバイアス）の調整後）結果として生じる誤差は、依然としてゼロではなく、誤差を減らすために、逆伝搬アルゴリズムが再度適用できる。このようにして、誤差を減らすための反復手順が得られる。（減少された誤差の方向に）進められたステップが限りなく小さい場合、反復して適用された、逆伝搬が、（トレーニング集合に依存する）ニューラルネットワークの誤差面の極小に収束するであろうことが証明できる。極小が大域的最小値であるという保証はない。また、異なる開始重み（およびバイアス）を前提として、収束は異なる極小を与え得る。
【０１７４】
逆伝搬アルゴリズムの１０００００反復に対してトレーニングが実行された。２０００、１００００、２００００、４００００、６００００、８００００および１０００００の反復において、トレーニング集合に関して、完全な検証集合に関して、および完全に観察された検証サンプルから成る検証集合に関して、トレーニングされたネットワークの評価の精度をチェックした。検証サンプルのほとんどが部分的にのみ観察されたので、完全な検証集合が使用される場合、ネットワーク精度の低下を予期すべきである。実際のところ、ニューラルネットワークによって達成可能な精度へのより良い指標は、完全に観察された検証サンプルの集合に関する精度が使用される場合である。これは、実際のところ、依存性の意味のある評価を行うことができる十分なデータが観察される前に、周期内での沈下が必要であるという事実に対応する。このように、完全に観察された検証サンプルの集合を、実行したテストから達成可能な精度を推定する場合に使用する適切な検証集合と見なしている。
【０１７５】
実際のところ、検証集合に関する精度が最大に達したときに、トレーニングを止めることが望ましい。通常、検証集合に関する精度は（反復数が増えるのに伴い）最大限まで上昇し、次いで、あるレベルまで下がり始めるが、トレーニング集合に関する精度は、水平になるまで上昇する。検証集合に関する精度が最大限になるポイントを越えたトレーニングは、トレーニングデータを過度に適合させる傾向があり、回避する必要はある。検証集合に関する最大精度は、実際のニューラルネットワークによって達成可能な精度への合理的なガイドであるべきである。
【０１７６】
隠れ層内のニューロン数が、それぞれ、１０、２０、３０および４０の場合に、前述したようなトレーニングが実行された。開始重み（およびバイアス）が無作為に選択されるので、隠れ層内の同じニューロン数に対してトレーニングが実行される度に（例えば、収束が異なる極小になり得るので）異なる結果が得られることに留意されたい。以下の結果は、代表的であると考えられるべきである。角括弧内に二乗平均平方誤差が含まれていた。
隠れニューロン数＝１０
ネットワークは、反復２０００において、トレーニングデータに関して６６．３６％正しい［０．５８０］。
ネットワークは、反復２０００において、全ての検証データに関して５５．３４％正しい［０．６６８］。
ネットワークは、反復２０００において、完全に観察された検証データに関して５５．２１％正しい［０．６６９］。
ネットワークは、反復１００００において、トレーニングデータに関して７３．９４％正しい［０．５１１］。
ネットワークは、反復１００００において、全ての検証データに関して６０．５８％正しい［０．６２８］。
ネットワークは、反復１００００において、完全に観察された検証データに関して７３．９６％正しい［０．５１０］。
ネットワークは、反復２００００において、トレーニングデータに関して８０．０４％正しい［０．４４７］。
ネットワークは、反復２００００において、全ての検証データに関して５８．６４％正しい［０．６４３］。
ネットワークは、反復２００００において、完全に観察された検証データに関して６８．７５％正しい［０．５５９］。
ネットワークは、反復４００００において、トレーニングデータに関して８７．４３％正しい［０．３５５］。
ネットワークは、反復４００００において、全ての検証データに関して５６．７０％正しい［０．６５８］。
ネットワークは、反復４００００において、完全に観察された検証データに関して７０．８３％正しい［０．５４０］。
ネットワークは、反復６００００において、トレーニングデータに関して９１．１３％正しい［０．２９８］。
ネットワークは、反復６００００において、全ての検証データに関して５５．７３％正しい［０．６６５］。
ネットワークは、反復６００００において、完全に観察された検証データに関して６７．７１％正しい［０．５６８］。
ネットワークは、反復８００００において、トレーニングデータに関して９４．０９％正しい［０．２４３］。
ネットワークは、反復８００００において、全ての検証データに関して５４．５６％正しい［０．６７４］。
ネットワークは、反復８００００において、完全に観察された検証データに関して６６．６７％正しい［０．５７７］。
ネットワークは、反復１０００００において、トレーニングデータに関して９５．５６％正しい［０．２１１］。
ネットワークは、反復１０００００において、全ての検証データに関して５４．１７％正しい［０．６７７］。
ネットワークは、反復１０００００において、完全に観察された検証データに関して６７．７１％正しい［０．５６８］。
隠れニューロン数＝２０
ネットワークは、反復２０００において、トレーニングデータに関して６８．５８％正しい［０．５６１］。
ネットワークは、反復２０００において、全ての検証データに関して５７．８６％正しい［０．６４９］。
ネットワークは、反復２０００において、完全に観察された検証データに関して６３．５４％正しい［０．６０４］。
ネットワークは、反復１００００において、トレーニングデータに関して７９．３０％正しい［０．４５５］。
ネットワークは、反復１００００において、全ての検証データに関して６１．７５％正しい［０．６１８］。
ネットワークは、反復１００００において、完全に観察された検証データに関して８０．２１％正しい［０．４４５］。
ネットワークは、反復２００００において、トレーニングデータに関して８７．４３％正しい［０．３５５］。
ネットワークは、反復２００００において、全ての検証データに関して５８．４５％正しい［０．６４５］。
ネットワークは、反復２００００において、完全に観察された検証データに関して７７．０８％正しい［０．４７９］。
ネットワークは、反復４００００において、トレーニングデータに関して９３．７２％正しい［０．２５１］。
ネットワークは、反復４００００において、全ての検証データに関して５８．２５％正しい［０．６４６］。
ネットワークは、反復４００００において、完全に観察された検証データに関して７６．０４％正しい［０．４８９］。
ネットワークは、反復６００００において、トレーニングデータに関して９５．７５％正しい［０．２０６］。
ネットワークは、反復６００００において、全ての検証データに関して５７．４８％正しい［０．６５２］。
ネットワークは、反復６００００において、完全に観察された検証データに関して７６．０４％正しい［０．４８９］。
ネットワークは、反復８００００において、トレーニングデータに関して９７．４１％正しい［０．１６１］。
ネットワークは、反復８００００において、全ての検証データに関して５５．１５％正しい［０．６７０］。
ネットワークは、反復８００００において、完全に観察された検証データに関して７５．００％正しい［０．５００］。
ネットワークは、反復１０００００において、トレーニングデータに関して９７．９７％正しい［０．１４３］。
ネットワークは、反復１０００００において、全ての検証データに関して５６．７０％正しい［０．６５８］。
ネットワークは、反復１０００００において、完全に観察された検証データに関して７７．０８％正しい［０．４７９］。
隠れニューロン数＝３０
ネットワークは、反復２０００において、トレーニングデータに関して６９．５０％正しい［０．５５２］。
ネットワークは、反復２０００において、全ての検証データに関して６０．７８％正しい［０．６２６］。
ネットワークは、反復２０００において、完全に観察された検証データに関して６７．７１％正しい［０．５６８］。
ネットワークは、反復１００００において、トレーニングデータに関して７９．３０％正しい［０．４５５］。
ネットワークは、反復１００００において、全ての検証データに関して６１．７５％正しい［０．６１８］。
ネットワークは、反復１００００において、完全に観察された検証データに関して７２．９２％正しい［０．５２０］。
ネットワークは、反復２００００において、トレーニングデータに関して８８．１７％正しい［０．３４４］。
ネットワークは、反復２００００において、全ての検証データに関して５９．４２％正しい［０．６３７］。
ネットワークは、反復２００００において、完全に観察された検証データに関して８１．２５％正しい［０．４３３］。
ネットワークは、反復４００００において、トレーニングデータに関して９４．０９％正しい［０．２４３］。
ネットワークは、反復４００００において、全ての検証データに関して５８．２５％正しい［０．６４６］。
ネットワークは、反復４００００において、完全に観察された検証データに関して７３．９６％正しい［０．５１０］。
ネットワークは、反復６００００において、トレーニングデータに関して９６．８６％正しい［０．１７７］。
ネットワークは、反復６００００において、全ての検証データに関して５６．８９％正しい［０．６５７］。
ネットワークは、反復６００００において、完全に観察された検証データに関して７２．９２％正しい［０．５２０］。
ネットワークは、反復８００００において、トレーニングデータに関して９７．６０％正しい［０．１５５］。
ネットワークは、反復８００００において、全ての検証データに関して５６．３１％正しい［０．６６１］。
ネットワークは、反復８００００において、完全に観察された検証データに関して７３．９６％正しい［０．５１０］。
ネットワークは、反復１０００００において、トレーニングデータに関して９８．７１％正しい［０．１１４］。
ネットワークは、反復１０００００において、全ての検証データに関して５５．１５％正しい［０．６７０］。
ネットワークは、反復１０００００において、完全に観察された検証データに関して６８．７５％正しい［０．５５９］。
隠れニューロン数＝４０
ネットワークは、反復２０００において、トレーニングデータに関して７１．７２％正しい［０．５３２］。
ネットワークは、反復２０００において、全ての検証データに関して６０．１９％正しい［０．６３１］。
ネットワークは、反復２０００において、完全に観察された検証データに関して７１．８８％正しい［０．５３０］。
ネットワークは、反復１００００において、トレーニングデータに関して８０．５９％正しい［０．４４１］。
ネットワークは、反復１００００において、全ての検証データに関して６１．３６％正しい［０．６２２］。
ネットワークは、反復１００００において、完全に観察された検証データに関して８０．２１％正しい［０．４４５］。
ネットワークは、反復２００００において、トレーニングデータに関して８９．６５％正しい［０．３２２］。
ネットワークは、反復２００００において、全ての検証データに関して５９．６１％正しい［０．６３６］。
ネットワークは、反復２００００において、完全に観察された検証データに関して７８．１３％正しい［０．４６８］。
ネットワークは、反復４００００において、トレーニングデータに関して９５．０１％正しい［０．２２３］。
ネットワークは、反復４００００において、全ての検証データに関して６０．００％正しい［０．６３２］。
ネットワークは、反復４００００において、完全に観察された検証データに関して８０．２１％正しい［０．４４５］。
ネットワークは、反復６００００において、トレーニングデータに関して９７．０４％正しい［０．１７２］。
ネットワークは、反復６００００において、全ての検証データに関して６０．５８％正しい［０．６２８］。
ネットワークは、反復６００００において、完全に観察された検証データに関して７８．１３％正しい［０．４６８］。
ネットワークは、反復８００００において、トレーニングデータに関して９８．１５％正しい［０．１３６］。
ネットワークは、反復８００００において、全ての検証データに関して５９．６１％正しい［０．６３６］。
ネットワークは、反復８００００において、完全に観察された検証データに関して７７．０８％正しい［０．４７９］。
ネットワークは、反復１０００００において、トレーニングデータに関して９９．０８％正しい［０．０９６］。
ネットワークは、反復１０００００において、全ての検証データに関して５８．４５％正しい［０．６４５］。
ネットワークは、反復１０００００において、完全に観察された検証データに関して７６．０４％正しい［０．４８９］。
結果のまとめ（１つの隠れ層）：
１０の隠れニューロンで、完全に観察された検証サンプルの集合に関する最大精度は７０．８３％であった。
２０の隠れニューロンで、完全に観察された検証サンプルの集合に関する最大精度は８０．２１％であった。
３０の隠れニューロンで、完全に観察された検証サンプルの集合に関する最大精度は８１．２５％であった。
４０の隠れニューロンで、完全に観察された検証サンプルの集合に関する最大精度は８０．２１％であった。
【０１７７】
全ての検証データの集合に関して達成された最大精度は（３０の隠れニューロンで）６１．７５％であったことに留意されたい。
【０１７８】
前述したタイプであるが、２つ以上のニューロンの隠れ層を有する、フィードフォワードニューラルネットワークも実装した。前と同じタイプであるが、２、３および４つの隠れ層のニューラルネットワークを有し、かつ、隠れ層ごとに、５、１０、１５および２０と、連続して設定されたニューロン数を有するトレーニングを実行した。前述同様、結果が代表的であると考えられるように、開始重み（およびバイアス）が無作為に選択された。前述同様、角括弧内に二乗平均平方誤差が含まれている。
隠れ層数＝２。
第１の隠れ層内のニューロン数＝５。
第２の隠れ層内のニューロン数＝５。
ネットワークは、反復２０００において、トレーニングデータに関して６１．１８％正しい［０．６２３］。
ネットワークは、反復２０００において、全ての検証データに関して５２．０４％正しい［０．６９３］。
ネットワークは、反復２０００において、完全に観察された検証データに関して４３．７５％正しい［０．７５０］。
ネットワークは、反復１００００において、トレーニングデータに関して７２．４６％正しい［０．５２５］。
ネットワークは、反復１００００において、全ての検証データに関して６１．３６％正しい［０．６２２］。
ネットワークは、反復１００００において、完全に観察された検証データに関して６９．７９％正しい［０．５５０］。
ネットワークは、反復２００００において、トレーニングデータに関して７８．００％正しい［０．４６９］。
ネットワークは、反復２００００において、全ての検証データに関して６０．５８％正しい［０．６２８］。
ネットワークは、反復２００００において、完全に観察された検証データに関して６８．７５％正しい［０．５５９］。
ネットワークは、反復４００００において、トレーニングデータに関して７９．８５％正しい［０．４４９］。
ネットワークは、反復４００００において、全ての検証データに関して５９．４２％正しい［０．６３７］。
ネットワークは、反復４００００において、完全に観察された検証データに関して６５．６３％正しい［０．５８６］。
ネットワークは、反復６００００において、トレーニングデータに関して８０．７８％正しい［０．４３８］。
ネットワークは、反復６００００において、全ての検証データに関して５９．８１％正しい［０．６３４］。
ネットワークは、反復６００００において、完全に観察された検証データに関して６６．６７％正しい［０．５７７］。
ネットワークは、反復８００００において、トレーニングデータに関して８１．７０％正しい［０．４２８］。
ネットワークは、反復８００００において、全ての検証データに関して６０．１９％正しい［０．６３１］。
ネットワークは、反復８００００において、完全に観察された検証データに関して７０．８３％正しい［０．５４０］。
ネットワークは、反復１０００００において、トレーニングデータに関して８３．５５％正しい［０．４０６］。
ネットワークは、反復１０００００において、全ての検証データに関して６０．００％正しい［０．６３２］。
ネットワークは、反復１０００００において、完全に観察された検証データに関して７２．９２％正しい［０．５２０］。
隠れ層数＝２。
第１の隠れ層内のニューロン数＝１０。
第２の隠れ層内のニューロン数＝１０。
ネットワークは、反復２０００において、トレーニングデータに関して６２．４８％正しい［０．６１３］。
ネットワークは、反復２０００において、全ての検証データに関して５１．６５％正しい［０．６９５］。
ネットワークは、反復２０００において、完全に観察された検証データに関して４３．７５％正しい［０．７５０］。
ネットワークは、反復１００００において、トレーニングデータに関して７４．３１％正しい［０．５０７］。
ネットワークは、反復１００００において、全ての検証データに関して６０．９７％正しい［０．６２５］。
ネットワークは、反復１００００において、完全に観察された検証データに関して７２．９２％正しい［０．５２０］。
ネットワークは、反復２００００において、トレーニングデータに関して８０．７８％正しい［０．４３８］。
ネットワークは、反復２００００において、全ての検証データに関して５８．４５％正しい［０．６４５］。
ネットワークは、反復２００００において、完全に観察された検証データに関して７３．９６％正しい［０．５１０］。
ネットワークは、反復４００００において、トレーニングデータに関して９０．０２％正しい［０．３１６］。
ネットワークは、反復４００００において、全ての検証データに関して５３．２０％正しい［０．６８４］。
ネットワークは、反復４００００において、完全に観察された検証データに関して６０．４２％正しい［０．６２９］。
ネットワークは、反復６００００において、トレーニングデータに関して９２．０５％正しい［０．２８２］。
ネットワークは、反復６００００において、全ての検証データに関して５５．１５％正しい［０．６７０］。
ネットワークは、反復６００００において、完全に観察された検証データに関して６１．４６％正しい［０．６２１］。
ネットワークは、反復８００００において、トレーニングデータに関して９３．７２％正しい［０．２５１］。
ネットワークは、反復８００００において、全ての検証データに関して５６．１２％正しい［０．６６２］。
ネットワークは、反復８００００において、完全に観察された検証データに関して６１．４６％正しい［０．６２１］。
ネットワークは、反復１０００００において、トレーニングデータに関して９５．０１％正しい［０．２２３］。
ネットワークは、反復１０００００において、全ての検証データに関して５３．７９％正しい［０．６８０］。
ネットワークは、反復１０００００において、完全に観察された検証データに関して５６．２５％正しい［０．６６１］。
【０１７９】
隠れ層数＝２。
第１の隠れ層内のニューロン数＝１５。
第２の隠れ層内のニューロン数＝１５。
ネットワークは、反復２０００において、トレーニングデータに関して６３．５９％正しい［０．６０３］。
ネットワークは、反復２０００において、全ての検証データに関して５４．３７％正しい［０．６７６］。
ネットワークは、反復２０００において、完全に観察された検証データに関して５０．００％正しい［０．７０７］。
ネットワークは、反復１００００において、トレーニングデータに関して７４．１２％正しい［０．５０９］。
ネットワークは、反復１００００において、全ての検証データに関して６２．３３％正しい［０．６１４］。
ネットワークは、反復１００００において、完全に観察された検証データに関して７５．００％正しい［０．５００］。
ネットワークは、反復２００００において、トレーニングデータに関して８７．０６％正しい［０．３６０］。
ネットワークは、反復２００００において、全ての検証データに関して５９．２２％正しい［０．６３９］。
ネットワークは、反復２００００において、完全に観察された検証データに関して７３．９６％正しい［０．５１０］。
ネットワークは、反復４００００において、トレーニングデータに関して９４．４５％正しい［０．２３５］。
ネットワークは、反復４００００において、全ての検証データに関して５８．２５％正しい［０．６４６］。
ネットワークは、反復４００００において、完全に観察された検証データに関して７５．００％正しい［０．５００］。
ネットワークは、反復６００００において、トレーニングデータに関して９５．７５％正しい［０．２０６］。
ネットワークは、反復６００００において、全ての検証データに関して５８．８３％正しい［０．６４２］。
ネットワークは、反復６００００において、完全に観察された検証データに関して７６．０４％正しい［０．４８９］。
ネットワークは、反復８００００において、トレーニングデータに関して９５．７５％正しい［０．２０６］。
ネットワークは、反復８００００において、全ての検証データに関して５９．２２％正しい［０．６３９］。
ネットワークは、反復８００００において、完全に観察された検証データに関して７７．０８％正しい［０．４７９］。
ネットワークは、反復１０００００において、トレーニングデータに関して９５．７５％正しい［０．２０６］。
ネットワークは、反復１０００００において、全ての検証データに関して５９．６１％正しい［０．６３６］。
ネットワークは、反復１０００００において、完全に観察された検証データに関して７８．１３％正しい［０．４６８］。
隠れ層数＝２。
第１の隠れ層内のニューロン数＝２０。
第２の隠れ層内のニューロン数＝２０。
ネットワークは、反復２０００において、トレーニングデータに関して６２．８５％正しい［０．６１０］。
ネットワークは、反復２０００において、全ての検証データに関して５４．７６％正しい［０．６７３］。
ネットワークは、反復２０００において、完全に観察された検証データに関して５２．０８％正しい［０．６９２］。
ネットワークは、反復１００００において、トレーニングデータに関して７５．２３％正しい［０．４９８］。
ネットワークは、反復１００００において、全ての検証データに関して６１．９４％正しい［０．６１７］。
ネットワークは、反復１００００において、完全に観察された検証データに関して７５．００％正しい［０．５００］。
ネットワークは、反復２００００において、トレーニングデータに関して８６．３２％正しい［０．３７０］。
ネットワークは、反復２００００において、全ての検証データに関して５７．８６％正しい［０．６４９］。
ネットワークは、反復２００００において、完全に観察された検証データに関して７５．００％正しい［０．５００］。
ネットワークは、反復４００００において、トレーニングデータに関して９５．１９％正しい［０．２１９］。
ネットワークは、反復４００００において、全ての検証データに関して５７．０９％正しい［０．６５５］。
ネットワークは、反復４００００において、完全に観察された検証データに関して６９．７９％正しい［０．５５０］。
ネットワークは、反復６００００において、トレーニングデータに関して９６．６７％正しい［０．１８２］。
ネットワークは、反復６００００において、全ての検証データに関して５８．６４％正しい［０．６４３］。
ネットワークは、反復６００００において、完全に観察された検証データに関して７０．８３％正しい［０．５４０］。
ネットワークは、反復８００００において、トレーニングデータに関して９７．０４％正しい［０．１７２］。
ネットワークは、反復８００００において、全ての検証データに関して５９．０３％正しい［０．６４０］。
ネットワークは、反復８００００において、完全に観察された検証データに関して７１．８８％正しい［０．５３０］。
ネットワークは、反復１０００００において、トレーニングデータに関して９７．０４％正しい［０．１７２］。
ネットワークは、反復１０００００において、全ての検証データに関して５８．０６％正しい［０．６４８］。
ネットワークは、反復１０００００において、完全に観察された検証データに関して７１．８８％正しい［０．５３０］。
隠れ層数＝３。
第１の隠れ層内のニューロン数＝５。
第２の隠れ層内のニューロン数＝５。
第３の隠れ層内のニューロン数＝５。
ネットワークは、反復２０００において、トレーニングデータに関して５４．１６％正しい［０．６７７］。
ネットワークは、反復２０００において、全ての検証データに関して５０．２９％正しい［０．７０５］。
ネットワークは、反復２０００において、完全に観察された検証データに関して４８．９６％正しい［０．７１４］。
ネットワークは、反復１００００において、トレーニングデータに関して５４．１６％正しい［０．６７７］。
ネットワークは、反復１００００において、全ての検証データに関して５０．２９％正しい［０．７０５］。
ネットワークは、反復１００００において、完全に観察された検証データに関して４８．９６％正しい［０．７１４］。
ネットワークは、反復２００００において、トレーニングデータに関して６９．６９％正しい［０．５５１］。
ネットワークは、反復２００００において、全ての検証データに関して６１．５５％正しい［０．６２０］。
ネットワークは、反復２００００において、完全に観察された検証データに関して６９．７９％正しい［０．５５０］。
ネットワークは、反復４００００において、トレーニングデータに関して８２．０７％正しい［０．４２３］。
ネットワークは、反復４００００において、全ての検証データに関して５８．４５％正しい［０．６４５］。
ネットワークは、反復４００００において、完全に観察された検証データに関して６７．７１％正しい［０．５６８］。
ネットワークは、反復６００００において、トレーニングデータに関して８５．９５％正しい［０．３７５］。
ネットワークは、反復６００００において、全ての検証データに関して５７．０９％正しい［０．６５５］。
ネットワークは、反復６００００において、完全に観察された検証データに関して６７．７１％正しい［０．５６８］。
ネットワークは、反復８００００において、トレーニングデータに関して８８．５４％正しい［０．３３９］。
ネットワークは、反復８００００において、全ての検証データに関して５５．７３％正しい［０．６６５］。
ネットワークは、反復８００００において、完全に観察された検証データに関して６０．４２％正しい［０．６２９］。
ネットワークは、反復１０００００において、トレーニングデータに関して８９．４６％正しい［０．３２５］。
ネットワークは、反復１０００００において、全ての検証データに関して５５．７３％正しい［０．６６５］。
ネットワークは、反復１０００００において、完全に観察された検証データに関して５９．３８％正しい［０．６３７］。
隠れ層数＝３。
第１の隠れ層内のニューロン数＝１０。
第２の隠れ層内のニューロン数＝１０。
第３の隠れ層内のニューロン数＝１０。
ネットワークは、反復２０００において、トレーニングデータに関して５４．１６％正しい［０．６７７］。
ネットワークは、反復２０００において、全ての検証データに関して５０．２９％正しい［０．７０５］。
ネットワークは、反復２０００において、完全に観察された検証データに関して４８．９６％正しい［０．７１４］。
ネットワークは、反復１００００において、トレーニングデータに関して７２．８３％正しい［０．５２１］。
ネットワークは、反復１００００において、全ての検証データに関して５６．６７％正しい［０．６５１］。
ネットワークは、反復１００００において、完全に観察された検証データに関して６９．７９％正しい［０．５５０］。
ネットワークは、反復２００００において、トレーニングデータに関して８２．８１％正しい［０．４１５］。
ネットワークは、反復２００００において、全ての検証データに関して５５．９２％正しい［０．６６４］。
ネットワークは、反復２００００において、完全に観察された検証データに関して７０．８３％正しい［０．５４０］。
ネットワークは、反復４００００において、トレーニングデータに関して９４．６４％正しい［０．２３２］。
ネットワークは、反復４００００において、全ての検証データに関して５６．７０％正しい［０．６５８］。
ネットワークは、反復４００００において、完全に観察された検証データに関して７８．１３％正しい［０．４６８］。
ネットワークは、反復６００００において、トレーニングデータに関して９５．１９％正しい［０．２１９］。
ネットワークは、反復６００００において、全ての検証データに関して５８．０６％正しい［０．６４８］。
ネットワークは、反復６００００において、完全に観察された検証データに関して７７．０８％正しい［０．４７９］。
ネットワークは、反復８００００において、トレーニングデータに関して９５．５６％正しい［０．２１１］。
ネットワークは、反復８００００において、全ての検証データに関して５８．８３％正しい［０．６４２］。
ネットワークは、反復８００００において、完全に観察された検証データに関して７７．０８％正しい［０．４７９］。
ネットワークは、反復１０００００において、トレーニングデータに関して９５．５６％正しい［０．２１１］。
ネットワークは、反復１０００００において、全ての検証データに関して５８．４５％正しい［０．６４５］。
ネットワークは、反復１０００００において、完全に観察された検証データに関して７７．０８％正しい［０．４７９］。
隠れ層数＝３。
第１の隠れ層内のニューロン数＝１５。
第２の隠れ層内のニューロン数＝１５。
第３の隠れ層内のニューロン数＝１５。
ネットワークは、反復２０００において、トレーニングデータに関して６２．６６％正しい［０．６１１］。
ネットワークは、反復２０００において、全ての検証データに関して５５．５３％正しい［０．６６７］。
ネットワークは、反復２０００において、完全に観察された検証データに関して４７．９２％正しい［０．７２２］。
ネットワークは、反復１００００において、トレーニングデータに関して７３．５７％正しい［０．５１４］。
ネットワークは、反復１００００において、全ての検証データに関して６０．００％正しい［０．６３２］。
ネットワークは、反復１００００において、完全に観察された検証データに関して７１．８８％正しい［０．５３０］。
ネットワークは、反復２００００において、トレーニングデータに関して８７．２５％正しい［０．３５７］。
ネットワークは、反復２００００において、全ての検証データに関して６０．１９％正しい［０．６３１］。
ネットワークは、反復２００００において、完全に観察された検証データに関して７０．８３％正しい［０．５４０］。
ネットワークは、反復４００００において、トレーニングデータに関して９６．１２％正しい［０．１９７］。
ネットワークは、反復４００００において、全ての検証データに関して５５．５３％正しい［０．６６７］。
ネットワークは、反復４００００において、完全に観察された検証データに関して６５．６３％正しい［０．５８６］。
ネットワークは、反復６００００において、トレーニングデータに関して９６．３０％正しい［０．１９２］。
ネットワークは、反復６００００において、全ての検証データに関して５５．１５％正しい［０．６７０］。
ネットワークは、反復６００００において、完全に観察された検証データに関して６４．５８％正しい［０．５９５］。
ネットワークは、反復８００００において、トレーニングデータに関して９６．３０％正しい［０．１９２］。
ネットワークは、反復８００００において、全ての検証データに関して５５．９２％正しい［０．６６４］。
ネットワークは、反復８００００において、完全に観察された検証データに関して６５．６３％正しい［０．５８６］。
ネットワークは、反復１０００００において、トレーニングデータに関して９６．３０％正しい［０．１９２］。
ネットワークは、反復１０００００において、全ての検証データに関して５５．５３％正しい［０．６６７］。
ネットワークは、反復１０００００において、完全に観察された検証データに関して６５．６３％正しい［０．５８６］。
隠れ層数＝３。
第１の隠れ層内のニューロン数＝２０。
第２の隠れ層内のニューロン数＝２０。
第３の隠れ層内のニューロン数＝２０。
ネットワークは、反復２０００において、トレーニングデータに関して６２．８５％正しい［０．６１０］。
ネットワークは、反復２０００において、全ての検証データに関して５４．７６％正しい［０．６７３］。
ネットワークは、反復２０００において、完全に観察された検証データに関して５３．１３％正しい［０．６８５］。
ネットワークは、反復１００００において、トレーニングデータに関して７６．５２％正しい［０．４８５］。
ネットワークは、反復１００００において、全ての検証データに関して６３．３０％正しい［０．６０６］。
ネットワークは、反復１００００において、完全に観察された検証データに関して７６．０４％正しい［０．４８９］。
ネットワークは、反復２００００において、トレーニングデータに関して９０．７６％正しい［０．３０４］。
ネットワークは、反復２００００において、全ての検証データに関して５７．２８％正しい［０．６５４］。
ネットワークは、反復２００００において、完全に観察された検証データに関して７７．０８％正しい［０．４７９］。
ネットワークは、反復４００００において、トレーニングデータに関して９６．１２％正しい［０．１９７］。
ネットワークは、反復４００００において、全ての検証データに関して５６．８９％正しい［０．６５７］。
ネットワークは、反復４００００において、完全に観察された検証データに関して７１．８８％正しい［０．５３０］。
ネットワークは、反復６００００において、トレーニングデータに関して９６．３０％正しい［０．１９２］。
ネットワークは、反復６００００において、全ての検証データに関して５５．３４％正しい［０．６６８］。
ネットワークは、反復６００００において、完全に観察された検証データに関して６９．７９％正しい［０．５５０］。
ネットワークは、反復８００００において、トレーニングデータに関して９６．４９％正しい［０．１８７］。
ネットワークは、反復８００００において、全ての検証データに関して５５．５３％正しい［０．６６７］。
ネットワークは、反復８００００において、完全に観察された検証データに関して７０．８３％正しい［０．５４０］。
ネットワークは、反復１０００００において、トレーニングデータに関して９６．４９％正しい［０．１８７］。
ネットワークは、反復１０００００において、全ての検証データに関して５４．９５％正しい［０．６７１］。
ネットワークは、反復１０００００において、完全に観察された検証データに関して７０．８３％正しい［０．５４０］。
隠れ層数＝４。
第１の隠れ層内のニューロン数＝５。
第２の隠れ層内のニューロン数＝５。
第３の隠れ層内のニューロン数＝５。
第４の隠れ層内のニューロン数＝５。
ネットワークは、反復２０００において、トレーニングデータに関して５４．１６％正しい［０．６７７］。
ネットワークは、反復２０００において、全ての検証データに関して５０．２９％正しい［０．７０５］。
ネットワークは、反復２０００において、完全に観察された検証データに関して４８．９６％正しい［０．７１４］。
ネットワークは、反復１００００において、トレーニングデータに関して５４．１６％正しい［０．６７７］。
ネットワークは、反復１００００において、全ての検証データに関して５０．２９％正しい［０．７０５］。
ネットワークは、反復１００００において、完全に観察された検証データに関して４８．９６％正しい［０．７１４］。
ネットワークは、反復２００００において、トレーニングデータに関して５４．１６％正しい［０．６７７］。
ネットワークは、反復２００００において、全ての検証データに関して５０．２９％正しい［０．７０５］。
ネットワークは、反復２００００において、完全に観察された検証データに関して４８．９６％正しい［０．７１４］。
ネットワークは、反復４００００において、トレーニングデータに関して６２．４８％正しい［０．６１３］。
ネットワークは、反復４００００において、全ての検証データに関して５３．９８％正しい［０．６７８］。
ネットワークは、反復４００００において、完全に観察された検証データに関して４８．９６％正しい［０．７１４］。
ネットワークは、反復６００００において、トレーニングデータに関して８０．７８％正しい［０．４３８］。
ネットワークは、反復６００００において、全ての検証データに関して６１．５５％正しい［０．６２０］。
ネットワークは、反復６００００において、完全に観察された検証データに関して７７．０８％正しい［０．４７９］。
ネットワークは、反復８００００において、トレーニングデータに関して８１．８９％正しい［０．４２６］。
ネットワークは、反復８００００において、全ての検証データに関して６０．３９％正しい［０．６２９］。
ネットワークは、反復８００００において、完全に観察された検証データに関して７７．０８％正しい［０．４７９］。
ネットワークは、反復１０００００において、トレーニングデータに関して８４．１０％正しい［０．３９９］。
ネットワークは、反復１０００００において、全ての検証データに関して５９．８１％正しい［０．６３４］。
ネットワークは、反復１０００００において、完全に観察された検証データに関して７６．０４％正しい［０．４８９］。
隠れ層数＝４。
第１の隠れ層内のニューロン数＝１０。
第２の隠れ層内のニューロン数＝１０。
第３の隠れ層内のニューロン数＝１０。
第４の隠れ層内のニューロン数＝１０。
ネットワークは、反復２０００において、トレーニングデータに関して５４．１６％正しい［０．６７７］。
ネットワークは、反復２０００において、全ての検証データに関して５０．２９％正しい［０．７０５］。
ネットワークは、反復２０００において、完全に観察された検証データに関して４８．９６％正しい［０．７１４］。
ネットワークは、反復１００００において、トレーニングデータに関して５４．１６％正しい［０．６７７］。
ネットワークは、反復１００００において、全ての検証データに関して５０．２９％正しい［０．７０５］。
ネットワークは、反復１００００において、完全に観察された検証データに関して４８．９６％正しい［０．７１４］。
ネットワークは、反復２００００において、トレーニングデータに関して５４．１６％正しい［０．６７７］。
ネットワークは、反復２００００において、全ての検証データに関して５０．２９％正しい［０．７０５］。
ネットワークは、反復２００００において、完全に観察された検証データに関して４８．９６％正しい［０．７１４］。
ネットワークは、反復４００００において、トレーニングデータに関して８４．４７％正しい［０．３９４］。
ネットワークは、反復４００００において、全ての検証データに関して５７．４８％正しい［０．６５２］。
ネットワークは、反復４００００において、完全に観察された検証データに関して７７．０８％正しい［０．４７９］。
ネットワークは、反復６００００において、トレーニングデータに関して９４．４５％正しい［０．２３５］。
ネットワークは、反復６００００において、全ての検証データに関して５３．４０％正しい［０．６８３］。
ネットワークは、反復６００００において、完全に観察された検証データに関して７０．８３％正しい［０．５４０］。
ネットワークは、反復８００００において、トレーニングデータに関して９４．８２％正しい［０．２２７］。
ネットワークは、反復８００００において、全ての検証データに関して５２．８２％正しい［０．６８７］。
ネットワークは、反復８００００において、完全に観察された検証データに関して６７．７１％正しい［０．５６８］。
ネットワークは、反復１０００００において、トレーニングデータに関して９４．８２％正しい［０．２２７］。
ネットワークは、反復１０００００において、全ての検証データに関して５２．８２％正しい［０．６８７］。
ネットワークは、反復１０００００において、完全に観察された検証データに関して６８．７５％正しい［０．５５９］。
隠れ層数＝４。
第１の隠れ層内のニューロン数＝１５。
第２の隠れ層内のニューロン数＝１５。
第３の隠れ層内のニューロン数＝１５。
第４の隠れ層内のニューロン数＝１５。
ネットワークは、反復２０００において、トレーニングデータに関して５４．１６％正しい［０．６７７］。
ネットワークは、反復２０００において、全ての検証データに関して５０．２９％正しい［０．７０５］。
ネットワークは、反復２０００において、完全に観察された検証データに関して４８．９６％正しい［０．７１４］。
ネットワークは、反復１００００において、トレーニングデータに関して６２．４８％正しい［０．６１３］。
ネットワークは、反復１００００において、全ての検証データに関して５２．８２％正しい［０．６８７］。
ネットワークは、反復１００００において、完全に観察された検証データに関して４２．７１％正しい［０．７５７］。
ネットワークは、反復２００００において、トレーニングデータに関して７７．２６％正しい［０．４７７］。
ネットワークは、反復２００００において、全ての検証データに関して５７．８６％正しい［０．６４９］。
ネットワークは、反復２００００において、完全に観察された検証データに関して６９．７９％正しい［０．５５０］。
ネットワークは、反復４００００において、トレーニングデータに関して９４．０９％正しい［０．２４３］。
ネットワークは、反復４００００において、全ての検証データに関して５６．７０％正しい［０．６５８］。
ネットワークは、反復４００００において、完全に観察された検証データに関して６８．７５％正しい［０．５５９］。
ネットワークは、反復６００００において、トレーニングデータに関して９５．５６％正しい［０．２１１］。
ネットワークは、反復６００００において、全ての検証データに関して５５．９２％正しい［０．６６４］。
ネットワークは、反復６００００において、完全に観察された検証データに関して６５．６３％正しい［０．５８６］。
ネットワークは、反復８００００において、トレーニングデータに関して９５．５６％正しい［０．２１１］。
ネットワークは、反復８００００において、全ての検証データに関して５５．３４％正しい［０．６６８］。
ネットワークは、反復８００００において、完全に観察された検証データに関して６４．５８％正しい［０．５９５］。
ネットワークは、反復１０００００において、トレーニングデータに関して９５．５６％正しい［０．２１１］。
ネットワークは、反復１０００００において、全ての検証データに関して５５．７３％正しい［０．６６５］。
ネットワークは、反復１０００００において、完全に観察された検証データに関して６４．５８％正しい［０．５９５］。
隠れ層数＝４。
第１の隠れ層内のニューロン数＝２０。
第２の隠れ層内のニューロン数＝２０。
第３の隠れ層内のニューロン数＝２０。
第４の隠れ層内のニューロン数＝２０。
ネットワークは、反復２０００において、トレーニングデータに関して５４．１６％正しい［０．６７７］。
ネットワークは、反復２０００において、全ての検証データに関して５０．２９％正しい［０．７０５］。
ネットワークは、反復２０００において、完全に観察された検証データに関して４８．９６％正しい［０．７１４］。
ネットワークは、反復１００００において、トレーニングデータに関して６６．７３％正しい［０．５７７］。
ネットワークは、反復１００００において、全ての検証データに関して５７．６７％正しい［０．６５１］。
ネットワークは、反復１００００において、完全に観察された検証データに関して６５．６３％正しい［０．５８６］。
ネットワークは、反復２００００において、トレーニングデータに関して８５．０３％正しい［０．３８７］。
ネットワークは、反復２００００において、全ての検証データに関して６０．７８％正しい［０．６２６］。
ネットワークは、反復２００００において、完全に観察された検証データに関して７３．９６％正しい［０．５１０］。
ネットワークは、反復４００００において、トレーニングデータに関して９６．３０％正しい［０．１９２］。
ネットワークは、反復４００００において、全ての検証データに関して５８．２５％正しい［０．６４６］。
ネットワークは、反復４００００において、完全に観察された検証データに関して６９．７９％正しい［０．５５０］。
ネットワークは、反復６００００において、トレーニングデータに関して９６．３０％正しい［０．１９２］。
ネットワークは、反復６００００において、全ての検証データに関して５９．４２％正しい［０．６３７］。
ネットワークは、反復６００００において、完全に観察された検証データに関して６８．７５％正しい［０．５５９］。
ネットワークは、反復８００００において、トレーニングデータに関して９６．３０％正しい［０．１９２］。
ネットワークは、反復８００００において、全ての検証データに関して５９．２２％正しい［０．６３９］。
ネットワークは、反復８００００において、完全に観察された検証データに関して６６．６７％正しい［０．５７７］。
ネットワークは、反復１０００００において、トレーニングデータに関して９６．３０％正しい［０．１９２］。
ネットワークは、反復１０００００において、全ての検証データに関して５９．０３％正しい［０．６４０］。
ネットワークは、反復１０００００において、完全に観察された検証データに関して６６．６７％正しい［０．５７７］。
【０１８０】
結果のまとめ（２つ以上の隠れ層）：
２つの隠れ層：
１つの隠れ層あたり５ニューロンで、完全に観察された検証サンプルの集合に関する最大精度は７２．９２％であった。
１つの隠れ層あたり１０ニューロンで、完全に観察された検証サンプルの集合に関する最大精度は７３．９６％であった。
１つの隠れ層あたり１５ニューロンで、完全に観察された検証サンプルの集合に関する最大精度は７８．１３％であった。
１つの隠れ層あたり２０ニューロンで、完全に観察された検証サンプルの集合に関する最大精度は７５．００％であった。
３つの隠れ層：
１つの隠れ層あたり５ニューロンで、完全に観察された検証サンプルの集合に関する最大精度は６９．７９％であった。
１つの隠れ層あたり１０ニューロンで、完全に観察された検証サンプルの集合に関する最大精度は７８．１３％であった。
１つの隠れ層あたり１５ニューロンで、完全に観察された検証サンプルの集合に関する最大精度は７１．８８％であった。
１つの隠れ層あたり２０ニューロンで、完全に観察された検証サンプルの集合に関する最大精度は７７．０８％であった。
４つの隠れ層：
１つの隠れ層あたり５ニューロンで、完全に観察された検証サンプルの集合に関する最大精度は７７．０８％であった。
１つの隠れ層あたり１０ニューロンで、完全に観察された検証サンプルの集合に関する最大精度は７７．０８％であった。
１つの隠れ層あたり１５ニューロンで、完全に観察された検証サンプルの集合に関する最大精度は６９．７９％であった。
１つの隠れ層あたり２０ニューロンで、完全に観察された検証サンプルの集合に関する最大精度は７３．９６％であった。
【０１８１】
全ての検証データの集合に関して達成された最大精度は（３つの隠れニューロンおよび１つの隠れ層あたり２０ニューロンで）６３．３０％であったことに留意されたい。
【０１８２】
これらの結果は、より高い精度は、ニューロンの、２、３または４つの隠れ層よりも１つの隠れ層で達成可能であるが、２、３または４つの隠れ層での精度は１つの隠れ層での精度をそれほど下回ってはいないことを示唆する。異なる開始重み（およびバイアス）または異なるニューラルネットワークアーキテクチャでのさらなるテストは、この結論を変更し得る。所与のニューラルネットワークの重み（およびバイアス）の最適化も、ニューラルネットワークアーキテクチャの最適化のように、重要な役割を果たすであろう。前述の分析では、少数のニューラルネットワークアーキテクチャをサンプリングしたのみである。例えば、異なる隠れ層内の異なる数のニューロンを有することができた。
【０１８３】
付属書類Ｂ−ニューラルネットワークアーキテクチャの最適化
大域的トレーニングアルゴリズム
大域的トレーニングアルゴリズムは、粗粒度の大域的最適化技術である。トレーニング効率の改善の節で説明するトレーニングアルゴリズムは、細粒度の局所的最適化技術である。それは、逆伝搬の数学の節で説明する逆伝搬によって計算された勾配を採用するが、その節で説明する単純な勾配降下トレーニングアルゴリズムとは異なる。その節の勾配降下トレーニングアルゴリズムは、一般に、逆伝搬とも呼ばれることに留意されたい。トレーニング効率の改善の節で説明する大域的最適化アルゴリズムおよびトレーニングアルゴリズムは、組み合わせて、ニューラルネットワークにおいてトレーニングを実行するための大域的技術をもたらすことができる。この大域的技術は、少なくともここぞと言うときには、細粒度にされるであろう。
【０１８４】
第１の最も簡単な方法は、大域的最適化アルゴリズムを使用して、ニューラルネットワークおよびトレーニング集合によって暗示される誤差関数を最小限にし、次いで、結果として生じる最小値を、トレーニング効率の改善の節で説明するトレーニングアルゴリズムに対する開始点として判断するベクトルを使用することである。結果として生じる局所的最小値が次いで大域的最小値と見なされる。
【０１８５】
２つの技術を組み合わせる第２の方法は、この場合も、大域的最適化アルゴリズムを使用して、ニューラルネットワークおよびトレーニング集合によって暗示される誤差関数を最小限にするが、次の修正を組み込むことである。各反復において、各エージェントに対する位置ベクトルが、１度ではなく、２度、更新される。第１の更新は、指定されたアルゴリズムで説明される通りである。この第１の更新の後、位置ベクトルは、トレーニング効率の改善の節で説明するトレーニングアルゴリズムに対する開始点として使用され、位置ベクトルは、次いで、結果として生じる局所的最小値に対する位置ベクトルになるように更新される（２回目）。アルゴリズムの残りには変更がない。
【０１８６】
このようにして、トレーニング集合を備えた所与のニューラルネットワークに対する大域的トレーニングアルゴリズムを得る。この大域的トレーニングアルゴリズムは、前述のように、それ自体、勾配を計算するための逆伝搬アルゴリズムを採用する、トレーニング効率の改善の節で説明する大域的最適化アルゴリズムおよびトレーニングアルゴリズムを組み合わせる。大域的トレーニングアルゴリズムは、逆伝搬の数学の節で説明する勾配降下トレーニングアルゴリズムを採用しない。
【０１８７】
ニューラルネットワークアーキテクチャの最適化
目的関数が、ニューラルネットワークアーキテクチャの関数として（所与のトレーニング集合に応じて）大域的最小値と見なされる大域的最適化アルゴリズムの別個のバージョンを使用する最小化を行うことにより、ニューラルネットワークアーキテクチャの範囲にわたって最適化することができ、この大域的最小値は、今説明した、大域的トレーニングアルゴリズムによって判断される。このように、この最適化は、大域的最適化アルゴリズムを、その修正された連続バージョンにおいて一度およびその別個のバージョンにおいて一度の２度、ならびに、トレーニング効率の改善の節で説明するトレーニングアルゴリズムを採用する。この場合も、採用されたトレーニングアルゴリズムは、逆伝搬の数学の節で説明する勾配降下トレーニングアルゴリズムとは異なる。
【０１８８】
付属書類Ｃ−問題ギャンブラーの検出および評価において使用するためのニューラルネットワークおよびそれらの機能の概要
以下の定理は、問題のある賭博および依存性行動を検出および識別する際に、管理された機械学習プロセスの一部として、ニューラルネットワークの機能を例証するための、ニューラルネットワークへの適用である。
【０１８９】
複製定理
Ｒｎのコンパクト（すなわち、閉および有界）部分集合からＲｍへの任意の連続関数ｆは、３つの層を有するフィードフォワードニューラルネットワークによって正確に複製でき、第１の層は、ｎ個の入力ニューロンから成り、第２の（隠れ）層は２ｎ＋１個のニューロンから成り、第３の（出力）層は、ｍ個の出力ニューロンから成る。
【０１９０】
【数１】
2015525086.tif 000003
を入力のベクトルとし、それにより、＝１，．．．ｎに対して、ｘｊがｊｔｈ番目の入力ニューロンに渡される値である。
【０１９１】
ｈｋが、ｋ∈｛１，．．．，２ｎ＋１｝に対して、ｋ番目の隠れニューロンの出力値である場合、定理の証明は、ｈｋが
【数２】
2015525086.tif 000004
の形式であることを示す。
ここで、βは実定数であり、ψは連続実数値の単調増加関数であり、βおよびψはｆと無関係であるが、ｎには依存し、かつ、εは任意に小さくなるように選択できる正の有理数である。
【０１９２】
ｙ１が、ｉ∈｛１，．．．，ｍ｝に対して、ｉｔｈ番目の出力ニューロンの出力値である場合、定理の証明は、ｙ１が
【数３】
2015525086.tif 000005
の形式であることを示す。
ここで、ψ１，．．．，ψｍは、ｆおよびεに依存する連続実数値関数である。
【０１９３】
従って、定理は
全ての
【数４】
2015525086.tif 000006
について、
【数５】
2015525086.tif 000007
であると主張する。
【０１９４】
定理の証明は、構成的ではないことに留意されたい。それは、関数ｆを複製する３層のニューラルネットワークを見つける方法を教えない。関数ψおよび定数εのどの特定の例も既知でない。また、関数ψ１，．．．，ψｍのどの例も既知でない。関数ｆが（確定関数とは対照的に）無作為関数と見なされる場合、定理は偽であることにも留意されたい。定理は、実用的価値を有していないが、それは、ニューラルネットワークによる関数の近似値の探索が、少なくとも理論上は、健全な基盤に基づくことを我々に確信させる。
【０１９５】
ニューラルネットワークの論理的機能を示す別の定理を示す。
【０１９６】
ＡをＲｎのコンパクト部分集合とする。ｆはＡからＲｍへの関数と仮定すると、
【数６】
2015525086.tif 000008
であり、ここで、ｆ１，．．．，ｆｍはＡからＲへの関数である。
【０１９７】
従って、ｆ１，．．．，ｆｍが平方積分可能である、すなわち、＝１，．．．ｍに対して
【数７】
2015525086.tif 000009
が存在する場合、ｆはＬ２関数であると考えられる。
【０１９８】
【数８】
2015525086.tif 000010
に対して、
【数９】
2015525086.tif 000011
を定義する。
【０１９９】
近似定理
ε＞０とし、ｆ：Ａ→ＲｍがＬ２関数であると仮定する。次いで、３層のフィードフォワードニューラルネットワークが存在し、第２の（隠れ）層の各ニューロンに対するロジスティック活性化関数を備え、第３の（出力）層の各ニューロンに対する識別活性化関数を備え、それにより
【数１０】
2015525086.tif 000012
ここで、ｇ（ｘ）は、ニューラルネットワークによって入力ベクトル∈Ｒｎの関数として計算された出力ベクトルである、すなわち、ニューラルネットワークは、ε内への関数ｆを、平均平方根という意味において近似する。
【０２００】
ニューラルネットワークの出力関数ｇについてさらに詳細に説明する。
【０２０１】
ｎ個の入力ニューロンおよびｍ個の出力ニューロンがある。
【０２０２】
Ｎを隠れ層内のニューロン数とする。
【数１１】
2015525086.tif 000013
を、ｉｔｈ番目の入力ニューロンから隠れ層のｊｔｈ番目のニューロンへの接続に関連付けられた重みとする。
【数１２】
2015525086.tif 000014
を、隠れ層のｊｔｈ番目のニューロンから出力層のｋｔｈ番目のニューロンへの接続に関連付けられた重みとする。
【０２０３】
【数１３】
2015525086.tif 000015
を入力ベクトルとする。次いで、＝１，．．．，Ｎに対して、隠れ層のｊ番目のニューロンの出力値、ｈｊは
【数１４】
2015525086.tif 000016
の形式である。
ここで、
【数１５】
2015525086.tif 000017
はロジスティック関数である。
【０２０４】
ｋ＝１，．．．，ｍに対して、ｋｔｈ番目の出力ニューロンの出力値、ｙｋは、
【数１６】
2015525086.tif 000018
の形式である。
【０２０５】
次いで、ニューラルネットワークの計算された出力、ｇ（ｘ）は、
【数１７】
2015525086.tif 000019
である。
【０２０６】
ｇは、Ｎならびに重み
【数１８】
2015525086.tif 000020
および
【数１９】
2015525086.tif 000021
に依存することに留意されたい。
【０２０７】
いくつかの概説を行う。
【０２０８】
第１に、Ｌ２関数の空間は、実際問題がいずれ生じ得るあらゆる関数を含む。特に、それは、全ての連続関数および全ての区分的線形関数を含む。
【０２０９】
第２に、定理は、（１つの隠れ層を備えた）３つの層が常に十分であることを示しているが、多くの問題では、隠れ層内のニューロン数が非現実的に大きい可能性があり、他方、実際に実現可能な解は、４層以上（２つ以上の隠れ層）を使用して可能であり得る。
【０２１０】
第３に、定理は、重みに対して適切な値を有する、適切な近似ニューラルネットワークの存在を保証するが、これらの重みが任意の既知のトレーニングアルゴリズムによって見つかる保証はない。
【０２１１】
第４に、定理は、関数ｆが無作為と見なされる場合、偽である。
【０２１２】
この場合も、定理は、論理的な意味で安心させるが、必ずしも現実的な解を提供しない。
【０２１３】
逆伝搬の数学
ｆ：ＩＲｎ→ＩＲｍを、何らかの所与のフィードフォワードニューラルネットワークが近似することを意図する未知の（確定または無作為）関数とする。ニューラルネットワークは、
【数２０】
2015525086.tif 000022
となるように、入力層および出力層を含む、Ｍ層のニューロンを有すると仮定する。α∈｛１，．．．，Ｍ｝に対して、層α内にＮαのニューロンがあると仮定する。従って、ニューラルネットワーク内のニューロンの総数は、
【数２１】
2015525086.tif 000023
である。Ｎ１＝ｎおよびＮＭ＝ｍであることに留意されたい。
【０２１４】
処理を単純化するために、バイアスがないと仮定する。
【数２２】
2015525086.tif 000024
を、層αのｉｔｈ番目の入力ニューロンから層α＋１のｊｔｈ番目のニューロンまでの接続に関連付けられた重みとする。Ｗを全ての重みのベクトルとする。
【数２３】
2015525086.tif 000025
【０２１５】
入力ベクトルを
【数２４】
2015525086.tif 000026
とする。
【０２１６】
入力を提供するＸおよび固定のＷに含まれる重みとともに、フォワードパスを使用して、ニューラルネットワークの出力を計算したい。各活性化（伝達）関数をロジスティック関数
【数２５】
2015525086.tif 000027
とする。
【０２１７】
他の（無限に）微分可能な活性化関数が採用される場合、後に続く引数が容易に修正できることに留意されたい。具体的には、出力ニューロンに関連した活性化関数を、前述した近似定理で使用されるような恒等関数と見なし得る。
【０２１８】
フォワードパス：
ｉ＝１〜ｎに対して
【数２６】
2015525086.tif 000028
α＝２〜Ｎに対して
ｉ＝１〜Ｎαに対して
【数２７】
2015525086.tif 000029
【０２１９】
次いで、ニューラルネットワークの出力（または未知のｆ（ｘ）の近似値は
【数２８】
2015525086.tif 000030
である。
【０２２０】
これは、入力ベクトルＸおよび重みベクトルＷの関数であることに留意されたい。
【０２２１】
ここで、｛（ｘ１，ｙ１），．．．，（ｘｋ，ｙｋ），．．．｝がトレーニング例の無限数列であると仮定する。各トレーニング例は同じ（未知の）確率分布から導出されていること、および各ｋ≧１に対して、ｘｋ∈Ｒｎおよびｙｋ＝ｆ（ｘｋ）∈Ｒｍ
であることを仮定する。
【０２２２】
ここで、ｆのニューラルネットワークの近似値の誤差を、重みベクトルＷおよび所与のトレーニング数列の両方の関数として、定義したい。
【０２２３】
第１に、
【数２９】
2015525086.tif 000031
に対して、
【数３０】
2015525086.tif 000032
を定義する。
ここで、
【数３１】
2015525086.tif 000033
は、上で定義したＲｎに関してユークリッド２−ノルムである。
【０２２４】
Ｆｋ（Ｗ）は、トレーニング数列によって提供されたｋｔｈ番目のサンプルについてニューラルネットワークによって作られた近似誤差の二乗であることに留意されたい。
【０２２５】
ここで
【数３２】
2015525086.tif 000034
を定義する。
【０２２６】
この定義の右辺は、ほぼ確実に（確率１で）各Ｆｋ（Ｗ）の予期される値に収束することを示すことができる。Ｆ（Ｗ）は、重みベクトルＷの関数として平均平方誤差である。
各Ｆｋ（Ｗ）≧０であるため、Ｆ（Ｗ）≧０であることに留意されたい。
【０２２７】
Ｆ（Ｗ）は、所与のトレーニング数列にも依存することに留意されたい。
【０２２８】
Ｆ（Ｗ）が既にゼロでないと仮定すると、我々の目標は、ベクトルＷを、Ｆの値がＷの新しい値でさらに小さくなることを確実にする方向に移動させることである。Ｆが微分可能であると仮定すると、最大減少の方向が、
【数３３】
2015525086.tif 000035
によって与えられ、ここで、ＷはＱ成分
【数３４】
2015525086.tif 000036
を有すると仮定している。
【０２２９】
Ｆが微分可能であることを示す。
【０２３０】
第１に、ｇ（Ｘ，Ｗ）が、ＸおよびＷの両方のＣ∞関数（全ての位数の全ての偏導関数が存在し、連続性である）であり、ｇ（Ｘ，Ｗ）の導関数を定義する極限が全て、均一にコンパクト集合に収束するように、ｇ（Ｘ，Ｗ）は、アフィン変換および滑らかなシグモイド活性化関数から成ることに留意されたい。その結果、
【数３５】
2015525086.tif 000037
であり、かつｙｋ＝ｆ（ｘｋ）∈Ｒｍが一定であるので、Ｆｋ（Ｗ）はこれらの同じ特性を有する。
【０２３１】
ここで、Ｆが微分可能であり、ほぼ確実に
【数３６】
2015525086.tif 000038
であること示す。
【０２３２】
第１に、Ｗが一定であるとし、
【数３７】
2015525086.tif 000039
と仮定する。
【数３８】
2015525086.tif 000040
と定義する。
【０２３３】
ｑ∈｛１，．．．，Ｑ｝に対して、ｕｑがＲＱのｑｔｈ番目の座標軸に沿った単位基準ベクトルである場合、εおよびδは、ゼロのコンパクト近傍Ｕにわたる数（ゼロを取り除いた）であり、［−］は床関数である（［ｔ］は≦ｔの最大の整数である）。
【０２３４】
ここで、極限
【数３９】
2015525086.tif 000041
が均一にＵに収束するように、Ｆｋの偏導関数を定義する極限が全て、ＲＱ内のコンパクト集合に均一に収束する。
【０２３５】
ここで、無作為変数Ｆｋ（Ｗ）は有界であり、これは、Ｆｋ（Ｗ）がＦ（Ｗ）に等しい明確に定義された期待値を有することを示すことができる。従って、各δ∈Ｕに対して、極限
【数４０】
2015525086.tif 000042
は、ほぼ確実に収束する。その結果、累次極限の理論により、
【数４１】
2015525086.tif 000043
および
【数４２】
2015525086.tif 000044
の両方が存在し、ほぼ確実に等しい。従って、ほぼ確実に、Ｆが微分可能関数であること、および
【数４３】
2015525086.tif 000045
であることが示される。
【０２３６】
次に、続いて逆伝搬アルゴリズムを導出する。これは、所与のトレーニング数列を使用することにより、
【数４４】
2015525086.tif 000046
を計算するための計算式を導出することにより行う。ｑ∈｛１，．．．，Ｑ｝に対して、
【数４５】
2015525086.tif 000047
を考える。
【０２３７】
これで、上で証明された結果により、
【数４６】
2015525086.tif 000048
を得る。
【０２３８】
ここで、成分Ｗｑは、α∈｛１，．．．，Ｍ−１｝、ｉ∈｛１，．．．，Ｎα｝およびｊ∈｛１，．．．，Ｎα＋１｝に対して、
【数４７】
2015525086.tif 000049
である。ｋ≧１とする。連鎖法則は、
【数４８】
2015525086.tif 000050
を与え、
【数４９】
2015525086.tif 000051
に関するＦｋ（Ｗ）の任意の関数従属性が
【数５０】
2015525086.tif 000052
による必要があるので、ここで、
【数５１】
2015525086.tif 000053
である。
【０２３９】
ここで、
【数５２】
2015525086.tif 000054
を定義する。
すると、
【数５３】
2015525086.tif 000055
を得る。
【０２４０】
まず、α＋１がニューロンの隠れ層のインデックスである、すなわち、α＋１＜Ｍと仮定する。
次いで、他次元連鎖法則を使用して、
【数５４】
2015525086.tif 000056
を得る。
【０２４１】
従って、
【数５５】
2015525086.tif 000057
なので、
【数５６】
2015525086.tif 000058
である。
【０２４２】
そこで、
【数５７】
2015525086.tif 000059
であれば、
【数５８】
2015525086.tif 000060
である。
【０２４３】
ここで、α＋１＝Ｍと仮定する。
【０２４４】
すると、
【数５９】
2015525086.tif 000061
である。
【０２４５】
しかし、
【数６０】
2015525086.tif 000062
であり、ここで、
【数６１】
2015525086.tif 000063
である。
【０２４６】
そのため、
【数６２】
2015525086.tif 000064
である。
【０２４７】
従って、
【数６３】
2015525086.tif 000065
である。
【０２４８】
前述の分析は、
【数６４】
2015525086.tif 000066
が、以下の（逆伝搬）アルゴリズムを使用して計算できることを示す。
各ｋ≧１について、
ｉ＝１〜ｍに対して
【数６５】
2015525086.tif 000067
α＝２〜Ｍ−１に対して
ｉ＝１〜Ｎαに対して
【数６６】
2015525086.tif 000068
【０２４９】
∈｛１，．．．，Ｑ｝に対して、
【数６７】
2015525086.tif 000069
を得、ここで、α、ｉおよびｊは、ｑに依存すると理解される
【０２５０】
そこで、Ｆを減少させる方向にＷを移動させるためには、
【数６８】
2015525086.tif 000070
の方向に移動する必要があるだけであり、ここで、ｑ∈｛１，．．．，Ｑ｝に対して、
【数６９】
2015525086.tif 000071
である。
【０２５１】
従って、Ｆを減少させるための合理的な方策は、
【数７０】
2015525086.tif 000072
ｐは、小さい正定数（学習率と呼ばれる）。
【０２５２】
従って、重みを更新するための規則は、
【数７１】
2015525086.tif 000073
であり、この場合、代入の右辺で、重みおよび重みベクトルＷはそれらの既存の（更新されていない）値をとる。
【０２５３】
実際には、トレーニング例の有限数Ｎに制限され、ここでＮは十分に大きい。この設定で、
【数７２】
2015525086.tif 000074
により、Ｆを再定義し、重みを更新するための規則（誤差が既にゼロではないと仮定して）は
【数７３】
2015525086.tif 000075
となる。
【０２５４】
誤差がまだ正である場合、同じ規則を再度適用することにより、Ｗの更新を継続できる。
【０２５５】
このようにして、ニューラルネットワークの、トレーニング集合｛（ｘ１，ｙ１），．．．，（ｘＮ，ｙＮ）｝に対して計算された値の誤差を減少するための反復手順を得る。
【０２５６】
付属書類Ｄ−アルゴリズム−管理された機械学習装置のコア
この節では、さらに言及することなく、「逆伝搬の数学」の節で使用したのと同じ表記法を採用する。重みベクトルＷと同様に、バイアスベクトル
【数７４】
2015525086.tif 000076
を有する。ここで、
【数７５】
2015525086.tif 000077
は、層αのｊｔｈ番目のニューロンに関連付けられたバイアス項である。
【０２５７】
フォワードパスは、
ｉ＝１〜ｎに対して、
【数７６】
2015525086.tif 000078
α＝２〜Ｍに対して
ｉ＝１〜Ｎαに対して
【数７７】
2015525086.tif 000079
ここで、ｓ（ｘ）は、ロジスティック関数である。
【０２５８】
従って、
【数７８】
2015525086.tif 000080
は、ニューラルネットワークの出力関数である。
【０２５９】
｛（ｘ１，ｙ１），．．．，（ｘＮ，ｙＮ）｝をトレーニング集合とする。
【０２６０】
逆伝搬アルゴリズムは、
ｋ＝１〜Ｎに対して
【数７９】
2015525086.tif 000081
となる。
【０２６１】
重み更新のための規則は
α＝１〜Ｍ−１に対して
ｉ＝１〜Ｎαに対して
ｊ＝１〜Ｎα＋１に対して
【数８０】
2015525086.tif 000082
となる。
【０２６２】
バイアス更新のための規則は
α＝１〜Ｍに対して
ｉ＝１〜Ｎαに対して
【数８１】
2015525086.tif 000083
となる。
【０２６３】
学習率ｐが０．１で設定された。
【０２６４】
前述したアルゴリズムの導出は、「逆伝搬の数学」の節で与えられた導出と同じ方針に従い、ここではバイアスが使用されなかった。導出は要求に応じて利用可能である。
【０２６５】
付属書類Ｅ−管理された機械学習装置（ニューラルネットワーク）のトレーニングの速度および精度に改善を与えるためのアルゴリズム
「逆伝搬の数学」の節で指定されたようなトレーニングアルゴリズムの収束は遅すぎることが分かった。その節でのように、Ｆ（Ｗ）を、Ｗ∋ＲＱに対して、何らかの所与のトレーニング集合｛（ｘ１，ｙ１），．．．，（ｘＮ，ｙＮ）｝に関連付けられた誤差関数とする。各ｑ∈｛１，．．．，Ｑ｝に対して、Ｗｑは、何らかの
【数８２】
2015525086.tif 000084
に等しく、次いで、
【数８３】
2015525086.tif 000085
を得、ここで、
【数８４】
2015525086.tif 000086
は、前に説明したような逆伝搬アルゴリズムを使用して計算される。従って、任意のＷ∈ＲＱで、
【数８５】
2015525086.tif 000087
を容易に計算できる。
【０２６６】
以前に指定したアルゴリズムよりもずっと速い速度で、
Ｆ：ＲＱ→Ｒ
の極小に収束する反復Ｗ（ｎ）∈ＲＱの数列Ｗ（ｎ）を定義したい。ここで続いて概説するアルゴリズムは、まだ実装されていないが、要求される反復を提供するはずである。
【０２６７】
今のところ、我々は、反復Ｗ（ｎ）におけると仮定し、Ｆは、二次関数
【数８６】
2015525086.tif 000088
により、Ｗ（ｎ）で局所的に近似できると仮定する。
【０２６８】
ここで、
【数８７】
2015525086.tif 000089
は、ヘッセ行列
【数８８】
2015525086.tif 000090
に関連した二次形式である。
【０２６９】
Ｗ（ｎ）で、Ｈ（ｎ）は未知であることに留意されたい。
【０２７０】
ここで、Ｗ（ｎ）に近いＷに対して、
【数８９】
2015525086.tif 000091
を得る。
【０２７１】
（大域的に収束しないので適用可能でない）ニュートンの方法を使用していた場合には、∇Ｆ（Ｗ）をゼロベクトルに設定して、
【数９０】
2015525086.tif 000092
を満たすニュートン反復Ｗを導出し、その結果として
【数９１】
2015525086.tif 000093
となったであろう。
【０２７２】
【数９２】
2015525086.tif 000094
Ｗ（ｎ）からのニュートンのステップ、を定義する。
【０２７３】
【数９３】
2015525086.tif 000095
を近似できる場合、Ｗ（ｎ）におけるニュートンのステップの近似値ｄ（ｎ）を得るであろう。
【０２７４】
そのため、我々の目標は、
【数９４】
2015525086.tif 000096
を近似することであり、
【数９５】
2015525086.tif 000097
に収束する正定値対称行列Ｈｍの数列（Ｈｍ）を構築することによってこれを行う。
【０２７５】
ここで、ｄ（ｎ）をＷ（ｎ）から下降方向、すなわち、Ｆが減少する方向にするために、ｄ（ｎ）≠０かつＨ（ｎ）が対称で正定値であると仮定して、
【数９６】
2015525086.tif 000098
を持つ必要がある。
【０２７６】
Ｗ（ｎ）がＦの極小に近くない場合、Ｈ（ｎ）は正定値でない可能性がある。そこで、我々は、Ｈ（ｎ）、ヘッセ行列ではなく、近似行列
【数９７】
2015525086.tif 000099
を使用し、ここで、Ｈｎは、対称で正定値であるように構築される（そして、対称で正定値行列の逆行列も対称で正定値であるという事実に依存する）。行列Ｈｎの構築方法がまだ示されていないことに留意されたい。ここで、Ｗ（ｎ）から完全なニュートンのステップｄ（ｎ）を進めることはＦを減少させない可能性があるが、Ｆは、我々が方向ｄ（ｎ）に進むにつれて、当初は減少する。そこで、
【数９８】
2015525086.tif 000100
である最大値ｐ∈（０，１）を判断するために１次元探索を使用でき、ついで、
【数９９】
2015525086.tif 000101
および
【数１００】
2015525086.tif 000102
を定義できる。
【０２７７】
そのため、Ｗ（ｎ）がＦの極小に近くない場合、部分ステップδ（ｎ）は依然としてＦを減少させる。
【０２７８】
Ｗ（ｎ）がＦの極小に近い場合、十分に大きいｎに対して、Ｈｎは、対称かつ正定値である
【数１０１】
2015525086.tif 000103
を近似し、そのため、Ｆが二次であれば、完全集合がとられ、すなわち、δ（ｎ）＝ｄ（ｎ）、かつ二次収束が達成されるようになる。
【０２７９】
ここで、行列Ｈｎを構築する方法を示す。
【０２８０】
Ｈ１＝ＩＱ、Ｑ×Ｑの単位行列を定義する。
【０２８１】
ここで、ｎ≧１と仮定する。
【０２８２】
第１に、α、β∈ＲＱ（列ベクトルとして）に対して、
【数１０２】
2015525086.tif 000104
および
【数１０３】
2015525086.tif 000105
を定義する。
【０２８３】
δ（ｎ）、Δ（ｎ）＝０
の場合
Ｈｎ＋１＝Ｈｎを定義する。
δ（ｎ）、Δ（ｎ）≠０の場合
ここで、
【数１０４】
2015525086.tif 000106
および
【数１０５】
2015525086.tif 000107
を定義する。
【０２８４】
各ｎに対して、Ｈｎが対称かつ正定値であること、および
【数１０６】
2015525086.tif 000108
を確認できる。
【０２８５】
Ｆが二次形式ＱＡである場合、Ｈｎは、ＱステップにおいてＡ−１に収束することも示すことができる。そのため、何らかの所与の時点Ｗ１∈ＲＱから始まるＦの極小を探索するアルゴリズムは、上で指定したように、Ｗ（ｎ）からＷ（ｎ＋１）を構築する際に、ｄ（ｎ）を−Ｈｎ∇Ｆ（Ｗ（ｎ））として定義することを除いて、ＨｎおよびＷ（ｎ）の計算を継続することである。
【０２８６】
終了条件は∇Ｆ（Ｗ（ｎ））＝０であり、その時点でＷ（ｎ）は、Ｆの極小であろう。
【０２８７】
解釈
大域的最適化は、集団ベースの確率的最適化技術である。大域的最適化では、探索空間を横切る、粒子と呼ばれる、エージェント集団がある。Ｎを集団サイズとする。目的関数は、探索空間内の位置ベクトル、例えば、
ｆ：ＲＭ→Ｒ
の関数として指定される。
【０２８８】
各粒子は、関連付けられた位置ベクトルおよび速度ベクトルを有する。ＰｉおよびＶｉを、それぞれ、粒子ｉに対する位置ベクトルおよび速度ベクトルとする。ＲＭに属する、これらのベクトルの成分には、最初は、無作為値が割り当てられる。各粒子は、今までに訪問したその自己最良解（位置および関連した関数値）を記録する。この自己最良解は、ｐｂｅｓｔと呼ばれる。ｐｂｅｓｔＰｉを、粒子ｉに対する自己最良解に対する位置ベクトルとする。オプティマイザも、大域最良解、すなわち、集団内の粒子のいずれかによって今まで訪問された最良解（位置および関連した関数値）を記録する。大域最良解は、ｇｂｅｓｔと呼ばれる。ｇｂｅｓｔＰ∈Ｒｍを、大域最良解の位置ベクトルとする。
【０２８９】
各反復において、各粒子の位置は、その現在の位置および速度の単純な関数として更新され、
ｉ＝１〜Ｎに対して
ｊ＝１〜Ｍに対して
（Ｐｉ）ｊ←（Ｐｉ）ｊ＋（Ｖｉ）ｊΔｔ、
ここで、Δｔは、時間における変化を表す固定定数である。
【０２９０】
各反復において、各粒子の速度も（その位置の更新後に）更新され、
ｉ＝１〜Ｎに対して
ｊ＝１〜Ｍに対して
（Ｖｉ）ｊ←（Ｖｉ）ｊ＋α  ｒａｎｄ（ｇｂｅｓｔＰ）ｊ−（Ｐｉ）ｊ）
＋β  ｒａｎｄ（ｐｂｅｓｔＰｉ）ｊ−（Ｐｉ）ｊ）
ここで、αおよびβは固定の正定数であり、ｒａｎｄの各出現は、間隔［０，１］で生成された乱数である。速度の更新規則は、２つの無作為成分を含み、１つは、粒子の位置ベクトルの、その自己最良解の位置ベクトルからの距離に依存し、もう１つは、大域最良解の位置ベクトルからのその距離に依存する。
【０２９１】
パラメータα、βおよびΔｔの適切な選択に関して、粒子最適化は、パワーにおいて遺伝的アルゴリズムに相当する単純で効果的な非線形最適化技術であることが分かっている。それは、個別の変数の関数ならびに連続変数の関数の役に立つ。
【０２９２】
解釈
バス
本明細書の文脈において、用語「バス」およびその派生語は、好ましい実施形態では、業界標準アーキテクチャ（ＩＳＡ）、従来型のＰｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ（ＰＣＩ）などのパラレル接続、またはＰＣＩ  Ｅｘｒｅｓｓ（ＰＣＩｅ）、シリアルアドバンスドテクノロジーアタッチメント（シリアルＡＴＡ）などのシリアル接続を経由することを含む、様々な装置の相互接続のための通信バスサブシステムとしてであるが、本明細書では、データを伝達するための任意のシステムとして広く解釈されるべきである。
【０２９３】
〜に従って：
本明細書では、「〜に従って」は、「〜に応じて（ａｓ  ａ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ  ｏｆ）」も意味し得、必ずしもそれに関連して指定された整数に限定されない。
【０２９４】
複合項目（Ｃｏｍｐｏｓｉｔ  ｉｔｅｍ）
本明細書では、「コンピュータ実装方法」は、方法のステップが２つ以上の協働するコンピューティング装置によって実行され得るように、必ずしも、単一のコンピューティング装置によって実行されるとして推測されるべきでない。
【０２９５】
同様に、「ウェブサーバー」、「サーバー」、「クライアントコンピューティング装置」、「コンピュータ可読媒体」などの本明細書で使用されるような物体は、必ずしも、１つの物体として解釈されるべきでなく、例えば、所望の目標を達成するために協働しているサーバーファーム内の２つ以上のサーバーと見なされているウェブサーバー、またはコンピュータネットワークからダウンロード可能なライセンスキーによって起動可能なコンパクトディスク上に提供されているプログラムコードなどの、複合方法で分散されているコンピュータ可読媒体などの、２つ以上の協働している物体として実装され得る。
【０２９６】
データベース：
本明細書の文脈において、用語「データベース」およびその派生語は、単一のデータベース、データベースの組、データベースのシステムなどを記載するために使用され得る。データベースのシステムはデータベースの組を含み得、データベースの組は、単一の態様上に格納されるか、または複数の態様にわたり得る。用語「データベース」はまた、あるデータベース形式を指すことに限定されず、むしろ任意のデータベース形式を指し得る。例えば、データベース形式は、ＭｙＳＱＬ、ＭｙＳＱＬｉ、ＸＭＬなどを含み得る。
【０２９７】
無線：
本発明は、他のネットワーク規格ならびに、例えば他のＷＬＡＮ規格などの無線規格を含む、他の適用に適合している装置を使用して実施され得る。対応できる適用は、ＩＥＥＥ  ８０２．１１無線ＬＡＮおよびリンク、ならびに無線イーサネット（登録商標）を含む。
【０２９８】
本明細書の文脈において、用語「無線」およびその派生語は、非固体媒体を通じた変調電磁放射の使用を通してデータを伝達し得る、回路、装置、システム、方法、技術、通信チャネルなどを記述するために使用され得る。その用語は、関連した装置がいかなるワイヤーも含まないことを意味しないが、いくつかの実施形態では、含まない可能性がある。本明細書の文脈において、用語「有線（ｗｉｒｅｄ）」およびその派生語は、固体媒体を通じた変調電磁放射の使用を通してデータを伝達し得る、回路、装置、システム、方法、技術、通信チャネルなどを記述するために使用され得る。その用語は、関連した装置が導電性ワイヤーによって結合されていることを意味しない。
【０２９９】
プロセス：
特段の断りのない限り、以下の説明から明らかなように、「処理する（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）」、「計算する（ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）」、「計算する（ｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇ）」、「判断する（ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｇ）」、「分析する（ａｎａｌｙｚｉｎｇ）」等は、電子などの物理量として表されるデータを、同様に物理量として表される他のデータに、操作および／または変換する、コンピュータもしくはコンピューティングシステム、または同様の電子計算装置の動作および／またはプロセスを指すことが理解される。
【０３００】
プロセッサ：
同様に、用語「プロセッサ」は、例えば、レジスタおよび／またはメモリからの電子データを、その電子データを、例えば、レジスタおよび／またはメモリに格納され得る、他の電子データに変換するために処理する、任意の装置または装置の部分を指し得る。「コンピュータ」または「コンピューティング装置」または「コンピューティングマシン」または「コンピューティングプラットフォーム」は、１つ以上のプロセッサを含み得る。
【０３０１】
本明細書に記載の方法論は、一実施形態では、プロセッサのうちの１つ以上によって実行可能な場合に、本明細書に記載の方法のうちの少なくとも１つを実行する命令の組を含むコンピュータ可読（マシン可読とも呼ばれる）コードを受け取る１つ以上のプロセッサによって実行可能である。行われる動作を指定する命令のセットを（順次または別の方法で）実行可能な任意のプロセッサが含まれる。従って、一例は、１つ以上のプロセッサを含む標準な処理システムである。処理システムは、メインＲＡＭおよび／もしくはスタティックＲＡＭ、ならびに／またはＲＯＭを含む、メモリサブシステムをさらに含み得る。
【０３０２】
コンピュータ可読媒体：
さらに、コンピュータ可読キャリア媒体は、コンピュータプログラム製品を形成し得るか、またはコンピュータプログラム製品内に含まれ得る。コンピュータプログラム製品は、コンピュータ使用可能なキャリア媒体上に格納でき、コンピュータプログラム製品は、プロセッサに、本明細書に記載のような方法を実行させるためのコンピュータ可読プログラム手段を含む。
【０３０３】
ネットワークプロセッサまたはマルチプロセッサ
代替実施形態では、１つもしくは複数のプロセッサはスタンドアロン装置として動作するか、または、ネットワーク化された配備内で、例えば、他のプロセッサにネットワーク接続されて、接続され得、１つもしくは複数のプロセッサは、サーバー・クライアントネットワーク環境内でサーバーもしくはクライアントマシンの資格で、またはピアツーピアもしくは分散ネットワーク環境内でピアマシンとして、動作し得る。１つ以上のプロセッサは、ウェブアプライアンス、ネットワークルーター、スイッチもしくはブリッジ、またはそのマシンによって行われる動作を指定する命令のセットを（順次または別の方法で）実行可能な任意のマシンを形成し得る。
【０３０４】
いくつかの概略図は単一のプロセッサおよびコンピュータ可読コードを保持する単一のメモリのみを示しているが、当業者は、発明的態様を不明瞭にしないように、明示的には示されず説明されていないが、前述した構成要素の多くが含まれることを理解することに留意されたい。例えば、単一のマシンのみが図示されているが、用語「マシン」は、本明細書に記載の方法論のうちの任意の１つ以上を実行するために、命令のセット（または複数のセット）を個別に、または一緒に実行するマシンの任意の集合も含むと見なされるものとする。
【０３０５】
追加の実施形態：
従って、本明細書に記載の方法の各々の一実施形態は、命令のセット、例えば、１つ以上のプロセッサ上で実行するためのコンピュータプログラム、を保持するコンピュータ可読キャリア媒体の形式である。それ故、当業者によって理解され得るように、本発明の実施形態は、方法、専用機器などの機器、データ処理システムなどの機器、またはコンピュータ可読キャリア媒体として実施され得る。コンピュータ可読キャリア媒体は、１つ以上のプロセッサ上で実行される場合に、プロセッサまたは複数のプロセッサに方法を実装させる命令のセットを含む、コンピュータ可読コードを保持する。それに応じて、本発明的態様は、方法、完全にハードウェア実施形態、完全にソフトウェア実施形態またはソフトウェアおよびハードウェア態様を組み合わせる実施形態の形を取ってもよい。さらに、本発明は、媒体内で実施されたコンピュータ可読プログラムコードを保持するキャリア媒体（例えば、コンピュータ可読記憶媒体上のコンピュータプログラム）の形を取ってもよい。
【０３０６】
キャリア媒体：
ソフトウェアは、ネットワークインタフェース装置を経由し、ネットワークを介して、さらに、送信または受信され得る。キャリア媒体は、実施形態例では単一の媒体として示されているが、用語「キャリア媒体」は、１つ以上の命令のセットを格納する単一の媒体または複数の媒体（例えば、集中もしくは分散データベース、ならびに／または関連したキャッシュおよびサーバー）を含むと見なされるものとする。用語「キャリア媒体」はまた、プロセッサの１つもしくは複数によって実行するための命令のセットを格納、符号化または保持することが可能であり、かつ、１つ以上のプロセッサに、本発明の方法論のうちの任意の１つ以上を実行させる、任意の媒体を含むと見なされるものとする。キャリア媒体は、不揮発性媒体、揮発性媒体、および伝送媒体を含むがそれらに限定されない、多数の形を取ってもよい。
【０３０７】
実装：
説明した方法のステップは、一実施形態では、記憶装置内に格納された命令（コンピュータ可読コード）を実行している処理（すなわち、コンピュータ）システムの適切なプロセッサ（または複数のプロセッサ）によって実行されることが理解されるであろう。本発明は任意の特定の実施態様またはプログラミング技術に限定されないこと、および本発明は本明細書に記載の機能を実装するための任意の適切な技術を使用して実装され得ることも理解されるであろう。本発明は、任意の特定のプログラミング言語またはオペレーティングシステムに限定されない。
【０３０８】
方法または機能を実行するための手段
さらに、実施形態の一部は、本明細書では、プロセッサ装置のプロセッサ、コンピュータシステムによって、または機能を実行する他の手段によって実装できる方法、または方法の要素の組合せとして説明される。従って、かかる方法または方法の要素を実行するための必要な命令を備えたプロセッサは、方法または方法の要素を実行するための手段を形成する。さらに、機器実施形態の本明細書に記載の要素は、本発明を実行する目的で、要素によって実行される機能を実行するための手段の例である。
【０３０９】
接続された
同様に、請求項で使用される場合、用語「接続された」は、直接接続のみに限定されると解釈されるべきでないことに留意すべきである。従って、表現、装置Ｂに接続された装置Ａの範囲は、装置Ａの出力が装置Ｂの入力に直接接続されている、装置またはシステムに限定されるべきではない。それは、他の装置または手段を含む経路であり得る、Ａの出力とＢの入力との間の経路が存在することを意味する。「接続された」は、２つ以上の要素が、直接物理的もしくは電気的に接触していること、または２つ以上の要素が互いに直接接触していないが、それでも互いに協働もしくはやり取りしていることを意味し得る。
【０３１０】
実施形態：
本明細書にわたり「１つの実施形態」または「一実施形態」への言及は、実施形態に関連して説明した、特定の特徴、構造または特性が、本発明の少なくとも１つの実施形態内に含まれることを意味する。従って、本明細書を通して様々な場所での、句「１つの実施形態では」または「一実施形態では」の出現は、必ずしも全て、同じ実施形態を指すとは限らないが、同じものを指すこともある。さらに、特定の特徴、構造または特性は、１つ以上の実施形態では、本開示から、当業者にとって明らかであり得るように、任意の適切な方法で組み合わされ得る。
【０３１１】
同様に、本発明の実施形態例の上の説明では、本開示の簡素化および様々な発明的態様のうちの１つ以上の理解における支援を目的として、本発明の様々な特徴が、時々、単一の実施形態、図、またはその説明に一緒にされることが理解されるべきである。しかし、開示のこの方法は、請求項に係る発明が、各請求項で明示的に記載されているよりも多くの特徴を必要とする意図を反映していると解釈されるべきではない。むしろ、以下の請求項が反映するように、発明的態様は、単一の前述の開示した実施形態の全ての特徴にはない。従って、発明を実施するための形態に続く請求項は、本明細書により、この発明を実施するための形態に明示的に組み込まれ、各請求項は、本発明の別個の実施形態として権利を主張する。
【０３１２】
さらに、本明細書に記載のいくつかの実施形態は、他の実施形態に含まれる他の特徴ではないいくつかを含み、異なる実施形態の特徴の組合せは、本発明の範囲内であることを意図し、当業者によって理解され得るように、異なる実施形態を形成する。例えば、以下の請求項では、請求された実施形態のいずれも任意の組合せで使用できる。
【０３１３】
具体的な詳細
本明細書で提供する説明では、多数の具体的な詳細が記載される。しかし、本発明の実施形態は、これらの具体的詳細なしでも実施され得ることが理解される。他の場合には、本説明の理解を不明瞭にすることのないように、周知の方法、構造および技術は詳細に示していない。
【０３１４】
用語
図に示す本発明の好ましい実施形態では、明確さを期するために、特定の用語が用いられる。しかし、本発明は、そのように選択された特定の用語に限定されることを意図せず、各特定の用語は、類似の技術的目的を達成するために同様の方法で作用する全ての専門的な同義語を含むことが理解される。「前方の（ｆｏｒｗａｒｄ）」、「後方の（ｒｅａｒｗａｒｄ）」、「放射状に（ｒａｄｉａｌｌｙ）」、「周辺に（ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌｌｙ）」、「上方へ（ｕｐｗａｒｄｌｙ）」、「下方へ（ｄｏｗｎｗａｒｄｌｙ）」、などの用語は、基準点を提供するために便宜上の単語として使用され、限定する用語として解釈されるべきでない。
【０３１５】
物体の異なる実体
本明細書では、特別の定めのない限り、共通の物体を記述するための順序を示す形容詞「第１の」、「第２の」、「第３の」などの使用は、同様の物体の異なる実体を指すに過ぎず、そのように記述されている物体は、時間的、空間的のいずれかで、所与の順序に、順位付けに、または任意の他の手法で存在しなければならないことを暗示する意図はない。
【０３１６】
含む、および包含する
後続する請求項および本発明の前述の説明では、文脈が要求するか、そうでなければ明確な言語または必要な暗示に起因する場合を除いて、用語「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」または「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」もしくは「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」などの変形は、包括的な意味で、すなわち、本発明の様々な実施形態において、さらなる特徴の存在または追加を除外するのではなく、記載した特徴の存在を指定するために、使用される。
【０３１７】
本明細書で使用されるような、〜を含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）または〜を含む（ｗｈｉｃｈ  ｉｎｃｌｕｄｅｓ）または〜を含む（ｔｈａｔ  ｉｎｃｌｕｄｅｓ）は、少なくともその用語に続く要素／特徴を含むことを意味するが、他を除外しない、制約がない用語でもある。
【０３１８】
発明の範囲
このように、本発明の好ましい実施形態であると考えられているものが説明されてきたが、当業者は、他およびさらなる修正が、本発明の趣旨から逸脱することなく、それに対して行われ得ることを理解し、かかる変更および修正の全てが本発明の範囲に含まれるものとして請求することを意図する。例えば、上述した任意の計算式は、使用され得る手順を代表するものに過ぎない。機能がブロック図に追加され得るか、またはそこから削除され得、操作は、機能ブロックの間で入れ替えられ得る。本発明の範囲内で説明する方法に対してステップが追加され得るか、または削除され得る。
【０３１９】
本発明は、特定の例を参照して説明されているが、当業者には、本発明を多くの他の形式で実施することができることが理解されるであろう。
【０３２０】
産業上の利用可能性
上記記載から、説明した構成はゲーム機産業に適用可能であることが明らかである。
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図１】
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【図２】
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【手続補正書】
【提出日】平成25年12月17日(2013.12.17)
【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】
問題賭博行動の検出を自動化するためのシステムであって、前記システムが、
プレイヤーから生体計測データを受信するように適合されたプレイヤーインタフェースと、
前記プレイヤーに関連するゲーム内データを生成するように適合されたゲーム内データソースと
のうちの少なくとも１つを含み、
使用時に、前記システムが、前記生体計測データおよび前記ゲーム内データおよび判別データのうちの少なくとも１つに従って問題賭博行動を検出するように適合され、前記判別データが、既知の問題ギャンブラの集合および既知の問題のないギャンブラの集合から取得された他の生体計測データおよび他のゲーム内データのうちの少なくとも１つを入力として有する機械学習技術を使用してトレーニングされる、
問題賭博行動の検出を自動化するためのシステム。
【請求項２】
前記生体計測データが、
前記プレイヤーの心拍数を表す心電計データと、
前記プレイヤーの皮膚導電率を表す導電率データと、
前記プレイヤーが前記プレイヤーインタフェースに及ぼす圧力を表す圧力データと、
前記プレイヤーの顔の表情およびジェスチャのうちの少なくとも１つを表す画像データと
のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記ゲーム内データが、
ゲームプレイ結果と、
選択されたクレジット数と、
累積されたクレジット数と、
表示された電子賭博機シンボルと、
選択されたゲームプレイ結果ごとの払戻金と、
総払戻金と、
ゲームプレイの間隔タイミングと、
賭博セッションの総時間と、
総損失と
のうちの少なくとも１つを含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
識別装置をさらに含み、前記システムが、前記プレイヤーを識別する前記識別装置から識別データを受信するようにさらに適合されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記識別装置が、
顔画像データをキャプチャするように適合された顔画像キャプチャ装置と、
虹彩画像データを生成するように適合された虹彩画像キャプチャ装置と、
指紋データを生成するように適合された指紋読取り装置と、
前記識別データを格納するように適合されたメモリ装置と
のうちの少なくとも１つを含む、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
セキュリティ装置をさらに含み、前記システムが、前記プレイヤーを認証する前記セキュリティ装置から認証データを受信するようにさらに適合されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記システムが、前記セキュリティ装置を使用して、前記プレイヤーのプロファイルを表すプレイヤープロファイルデータを格納するようにさらに適合されている、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記セキュリティ装置が可搬式である、請求項６に記載のシステム。
【請求項９】
前記セキュリティ装置がスマートカードである、請求項８に記載のシステム
【請求項１０】
問題賭博行動を検出する前記システムに応答して、前記システムが、賭博制限を実施するようにさらに適合されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
前記賭博制限が、
時間あたりの最大賭け金額および賭けあたりの最大賭け金額を含む、最大賭け金額と、
賭博時間制約と、
賭博継続期間制限と
のうちの少なくとも１つを含む、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記システムが、人工知能計算技術に従って、前記問題賭博行動を識別するように適合されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記人工知能計算技術が、ニューラルネットワーク計算技術を含む、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記ニューラルネットワークが、隠れニューロンの少なくとも１つの層を含む、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記プレイヤーインタフェースがハンドヘルド型装置を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１６】
前記ハンドヘルド型装置が、少なくとも１つのゲームプレイコントローラを含む、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記ハンドヘルド型装置が、少なくとも１つの生体計測センサーを含む、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記少なくとも１つの生体計測センサーが、
心拍数モニターと、
皮膚導電率センサーと、
圧力計と、
タイマーと
を含む、請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記プレイヤーインタフェースが、使用時に、前記生体計測データを前記生体計測センサーから賭博機に伝送するように適合された賭博機インタフェースをさらに含む、請求項１７に記載のシステム。
【請求項２０】
前記賭博機インタフェースが有線インタフェースである、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記プレイヤーインタフェースがリストバンドを含む、請求項１５に記載のシステム。
【請求項２２】
前記プレイヤーインタフェースが、使用時に、前記生体計測データを賭博機に伝送するように適合された賭博機インタフェースをさらに含む、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２３】
前記賭博機インタフェースが無線インタフェースである、請求項２２に記載のシステム。
【請求項２４】
前記プレイヤーインタフェースがコンピュータインタフェースを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項２５】
前記コンピュータインタフェースが、パーソナルコンピュータおよびモバイル通信コンピュータのうちの少なくとも１つを含むコンピュータとインタフェースするように適合されている、請求項２４に記載のシステム。
【請求項２６】
前記パーソナルコンピュータインタフェースがＵＳＢインタフェースである、請求項２５に記載のシステム。
【請求項２７】
前記プレイヤーインタフェースが、コンピュータのユーザーインタフェースを無効にするように適合されている、請求項２６に記載のシステム。
【請求項２８】
前記プレイヤーインタフェースが、コンピュータの使用を許可するように適合されている、請求項２６に記載のシステム。
【国際調査報告】
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