【手続補正書】
【提出日】平成28年7月19日(2016.7.19)
【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】
入力結合と出力結合とを有する人工スパイキングニューロンを動作させるコンピュータ実装方法であって、前記方法が、コンピュータプログラムモジュールを実行するように構成された１つまたは複数のプロセッサによって実施され、前記方法は、
第１のイベントを含む第１のイベントタイプの１つまたは複数のイベントを与えること、前記第１のイベントが、前記入力結合の可塑性の更新を実現するように構成され、前記入力結合の前記可塑性が、前記入力結合に関連するパラメータを調整することが可能であり、前記調整が時間期間によって特徴づけられる、と、
第２のイベントを含む第２のイベントタイプの１つまたは複数のイベントを与えること、前記第２のイベントが、前記出力結合を介して前記ニューロンの反応の送出を実現するように構成される、と、
を備える、コンピュータ実装方法。
【請求項２】
前記第１のイベントが、前記ニューロンに与えられる外部信号に基づき、
前記パラメータが入力結合荷重を備えた、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記入力結合が、前記ニューロンにフィードフォワード刺激を与えるように構成され、
前記ニューロンが、ターゲット結果を生成するように構成された学習プロセスに従って動作可能であり、
前記外部信号が、前記ターゲット結果からの所定の範囲内の前記反応かどうかに基づいて構成された強化信号を備える、
請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記フィードフォワード刺激が、複数のスパイクの個々の間の間隔を備えるスパイク間間隔（ＩＳＩ）によって特徴づけられる前記複数のスパイクを備え、
タイ期間が、前記複数のスパイクのうちの連続する個々のスパイクについて決定された前記ＩＳＩを超える、
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記第１のイベントタイプの所与のイベントは、前記第１のイベントタイプの前記所与のイベントがトリガされた後に反応なし時間間隔を可能にするために、前記第２のイベントタイプの所与のイベントとは無関係にトリガされるように構成された、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
荷重の変更が可塑性時間ウィンドウによって特徴づけられ、
前記反応なし時間間隔が、前記可塑性時間ウィンドウを超えて構成された、
請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記入力結合が、前記ニューロンにフィードフォワード刺激を与えることが可能であり、
前記外部信号が、前記入力結合とは別個に構成されたインターフェースを介して与えられる、
請求項２に記載の方法。
【請求項８】
前記入力結合の前記可塑性の更新は、前記外部信号が与えられる時間に基づいて構成された、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記フィードフォワード刺激が少なくとも１つのスパイクを備え、
前記可塑性の更新が、前記少なくとも１つのスパイクに関連する時間に基づいてさらに構成された、
請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記可塑性の更新が、
前記入力結合を通るデータ送信の確率を調整すること、前記調整することが、（ｉ）前記外部信号を前記与えることとニューロン反応時間との間の時間間隔、または（ｉｉ）前記少なくとも１つのスパイク前記反応時間の間の時間間隔の一方または両方に基づく、または、
（ｉ）前記外部信号を前記与えることとニューロン反応時間との間の時間間隔、または（ｉｉ）前記少なくとも１つのスパイク前記反応時間の間の時間間隔の一方または両方に基づいて決定された前記入力結合に関連する有効性を調整すること、または
（ａ）通信遅延と、ｂ）前記入力結合に関連する荷重とのいずれかを調整すること、前記調整することが、（ｉ）前記外部信号を前記与えることとニューロン反応時間との間の時間間隔、または（ｉｉ）前記少なくとも１つのスパイク前記反応時間の間の時間間隔の一方または両方に基づいて決定される、
を備え、
前記反応時間は、前記外部信号が与えられる前に発生された前記ニューロンの反応に関連付けられる、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記ニューロンが、状態によって特徴づけられるニューロンプロセスに従って動作するように構成され、前記状態が、それに関連付けられた反応発生しきい値を有し、前記反応発生しきい値が、前記反応を発生する前記ニューロンに関連付けられ、
前記反応が、前記ニューロンへの前記入力結合を介して前記ニューロンに与えられる１つまたは複数の入力スパイクに基づき、
前記反応が、前記反応発生しきい値を突破する前記状態によって特徴づけられる、
請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記第１のイベントタイプに関連する供与は、前記可塑性の更新が、前記反応を引き起こすことおよび／または前記反応に関連付けられることなしに実現されることが可能であるように、前記第２のイベントタイプとは無関係に構成された、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
第３のイベントを含む第３のイベントタイプの１つまたは複数のイベントを与えることをさらに備え、前記第３のイベントがプレシナプスイベントに関連付けられ、前記プレシナプスイベントが、前記入力結合の前記可塑性の更新を引き起こすことが可能である、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
人工スパイキングニューロンネットワークのための強化学習のコンピュータ実装方法であって、前記方法が、コンピュータプログラムモジュールを実行するように構成された１つまたは複数のプロセッサによって実施され、前記方法は、
強化学習プロセスに従って前記ニューロンを動作させること、前記強化学習プロセスが、入力信号と強化信号とに基づいて出力を発生するように構成される、と、
前記強化信号に基づいて、第１のイベントタイプの第１のイベントを選択的にトリガすること、前記第１のイベントが、前記ニューロンの結合の可塑性の更新を引き起こすように構成される、ここにおいて、
前記選択的にトリガすることが、前記出力の前記発生とは無関係な前記可塑性の更新の適用を可能にするように構成され、
前記入力信号が、前記ニューロンの外部の環境に関する情報を搬送する、と、
を備える、コンピュータ実装方法。
【請求項１５】
ネットワークにおいてイベントベース更新を実装するように構成されたコンピュータ化スパイキングニューロンネットワークシステムであって、前記システムが、
コンピュータプログラムモジュールを実行するように構成された１つまたは複数のプロセッサを備え、前記コンピュータプログラムモジュールの前記実行が、前記１つまたは複数のプロセッサに、第１のイベントに基づいて、前記ネットワークの第１のスパイキングニューロンと第２のスパイキングニューロンとにそれぞれ関連する第１のインターフェースと第２のインターフェースとを更新させ、
ここにおいて、前記第１のイベントが、前記イベントに反応して前記第１のスパイキングニューロンと前記第２のスパイキングニューロンとによってそれぞれ発生される第１の出力と第２の出力との不在によって特徴づけられる、
コンピュータ化スパイキングニューロンネットワークシステム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０３６８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０３６８】
[0360]上記の詳細な説明では、様々な実装形態に適用されるように本技術の新規の特徴を示し、説明し、指摘したが、当業者によって、本技術から逸脱することなく、示されたデバイスまたはプロセスの形態および詳細において様々な省略、置換、および変更が行われ得ることを理解されよう。上記の説明は、本技術を実施することについて現在企図される最良の様式である。この説明は、決して限定的であるように意図されず、むしろ、本技術の一般的原理を例示するものとして理解されるべきである。本技術の範囲は、特許請求の範囲を参照して決定されるべきである。
以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［Ｃ１］
入力結合と出力結合とを有する人工スパイキングニューロンを動作させるコンピュータ実装方法であって、前記方法が、コンピュータプログラムモジュールを実行するように構成された１つまたは複数のプロセッサによって実施され、前記方法は、
第１のイベントを含む第１のイベントタイプの１つまたは複数のイベントを与えることと、前記第１のイベントが、前記入力結合の可塑性の更新を実現するように構成され、前記入力結合の前記可塑性が、前記入力結合に関連するパラメータを調整することが可能であり、前記調整が時間期間によって特徴づけられる、
第２のイベントを含む第２のイベントタイプの１つまたは複数のイベントを与えることと、前記第２のイベントが、前記出力結合を介して前記ニューロンの反応の送出を実現するように構成された、を備える、コンピュータ実装方法。
［Ｃ２］
前記第１のイベントが、前記ニューロンに与えられる外部信号に基づき、
前記パラメータが入力結合荷重を備えた、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ３］
前記入力結合が、前記ニューロンにフィードフォワード刺激を与えるように構成され、
前記ニューロンが、ターゲット結果を生成するように構成された学習プロセスに従って動作可能であり、
前記外部信号が、前記ターゲット結果からの所定の範囲内の前記反応かどうかに基づいて構成された強化信号を備える、Ｃ２に記載の方法。
［Ｃ４］
前記フィードフォワード刺激が、複数のスパイクの個々の間の間隔を備えるスパイク間間隔（ＩＳＩ）によって特徴づけられる前記複数のスパイクを備え、
前記タイ期間が、前記複数のスパイクのうちの連続する個々のスパイクについて決定された前記ＩＳＩを超える、Ｃ３に記載の方法。
［Ｃ５］
前記外部信号が、前記第２のイベントタイプの前記１つまたは複数のイベントとは無関係に前記第１のイベントタイプの前記１つまたは複数のイベントを引き起こすように構成された、Ｃ２に記載の方法。
［Ｃ６］
前記第１のイベントタイプの所与のイベントは、前記第１のイベントタイプの前記所与のイベントがトリガされた後に反応なし時間間隔を可能にするために、前記第２のイベントタイプの所与のイベントとは無関係にトリガされるように構成された、Ｃ２に記載の方法。
［Ｃ７］
荷重の前記変更が可塑性時間ウィンドウによって特徴づけられ、前記反応なし時間間隔が、前記可塑性時間ウィンドウを超えて構成された、Ｃ２に記載の方法。
［Ｃ８］
前記入力結合が、前記ニューロンにフィードフォワード刺激を与えることが可能であり、
前記外部信号が、前記入力結合とは別個に構成されたインターフェースを介して与えられる、Ｃ２に記載の方法。
［Ｃ９］
前記入力結合の前記可塑性の更新は、前記外部信号が与えられる時間に基づいて構成された、Ｃ８に記載の方法。
［Ｃ１０］
前記フィードフォワード刺激が少なくとも１つのスパイクを備え、
前記可塑性の更新が、前記少なくとも１つのスパイクに関連する時間に基づいてさらに構成された、Ｃ９に記載の方法。
［Ｃ１１］
前記可塑性の更新が、前記入力結合を通るデータ送信の確率を調整することを備え、前記調整することが、（ｉ）前記外部信号を前記与えることとニューロン反応時間との間の時間間隔、または（ｉｉ）前記少なくとも１つのスパイク前記反応時間の間の時間間隔の一方または両方に基づき、
前記反応時間は、前記外部信号が与えられる前に発生された前記ニューロンの反応に関連付けられる、Ｃ９に記載の方法。
［Ｃ１２］
前記可塑性の更新が、（ｉ）前記外部信号を前記与えることとニューロン反応時間との間の時間間隔、または（ｉｉ）前記少なくとも１つのスパイク前記反応時間の間の時間間隔の一方または両方に基づいて決定された前記入力結合に関連する有効性を調整することを備え、
前記反応時間は、前記外部信号が与えられる前に発生された前記ニューロンの反応に関連付けられる、Ｃ９に記載の方法。
［Ｃ１３］
前記可塑性の更新が、（ａ）通信遅延と、ｂ）前記入力結合に関連する荷重とのいずれかを調整することを備え、前記調整することが、（ｉ）前記外部信号を前記与えることとニューロン反応時間との間の時間間隔、または（ｉｉ）前記少なくとも１つのスパイク前記反応時間の間の時間間隔の一方または両方に基づいて決定される、
前記反応時間は、前記外部信号が与えられる前に発生された前記ニューロンの反応に関連付けられる、Ｃ９に記載の方法。
［Ｃ１４］
前記ニューロンが、状態によって特徴づけられるニューロンプロセスに従って動作するように構成され、前記状態が、それに関連付けられた反応発生しきい値を有し、前記反応発生しきい値が、前記反応を発生する前記ニューロンに関連付けられ、
前記反応が、前記ニューロンへの前記入力結合を介して前記ニューロンに与えられる１つまたは複数の入力スパイクに基づき、
前記反応が、前記反応発生しきい値を突破する前記状態によって特徴づけられる、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１５］
前記ニューロンに関連するメモリロケーションに前記状態の現在値を記憶することをさらに備え、
前記第１のイベントタイプの前記１つまたは複数のイベントが、前記入力結合に前記メモリロケーションへの読取り専用アクセスを与えるように構成された、Ｃ１４に記載の方法。
［Ｃ１６］
前記第１のイベントが、（ｉ）タイマー満了、（ｉｉ）バッファオーバーフロー信号、または（ｉｉｉ）前記ニューロンプロセスに関連するトリガのうちの１つまたは複数に基づいて構成され、
前記バッファが、前記１つまたは複数の入力スパイクの時間履歴を記憶するように構成された、Ｃ１４に記載の方法。
［Ｃ１７］
前記第１のイベントタイプの前記１つまたは複数のイベントが、前記入力結合に前記１つまたは複数の入力スパイクの前記時間履歴への読取り専用アクセスを与えるように構成された、Ｃ１４に記載の方法。
［Ｃ１８］
前記第１のイベントタイプの前記１つまたは複数のイベントが、前記入力結合に前記ニューロンの前記反応のうちの１つまたは複数の時間履歴への読取り専用アクセスを与えるようにさらに構成された、Ｃ１７に記載の方法。
［Ｃ１９］
前記第１のイベントタイプに関連する供与は、前記可塑性の更新が、前記反応を引き起こすことおよび／または前記反応に関連付けられることなしに実現されることが可能であるように、前記第２のイベントタイプとは無関係に構成された、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ２０］
第３のイベントを含む第３のイベントタイプの１つまたは複数のイベントを与えることをさらに備え、前記第３のイベントがプレシナプスイベントに関連付けられ、前記プレシナプスイベントが、前記入力結合の前記可塑性の更新を引き起こすことが可能である、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ２１］
前記第１のイベントと前記第２のイベントとが、互いに同時に与えられるように構成された、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ２２］
前記第２のイベントが、前記出力結合の可塑性の更新を引き起こすことが可能である、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ２３］
人工スパイキングニューロンネットワークのための強化学習のコンピュータ実装方法であって、前記方法が、コンピュータプログラムモジュールを実行するように構成された１つまたは複数のプロセッサによって実施され、前記方法は、
強化学習プロセスに従って前記ニューロンを動作させることと、前記強化学習プロセスが、入力信号と強化信号とに基づいて出力を発生するように構成された、
前記強化信号に基づいて、第１のイベントタイプの第１のイベントを選択的にトリガすることと、前記第１のイベントが、前記ニューロンの結合の可塑性の更新を引き起こすように構成され、ここにおいて、
前記選択的にトリガすることが、前記出力の前記発生とは無関係な前記可塑性の更新の適用を可能にするように構成され、
前記入力信号が、前記ニューロンの外部の環境に関する情報を搬送する、を備える、コンピュータ実装方法。
［Ｃ２４］
前記結合が、前記ニューロンに前記入力を与えるように構成され、
前記強化学習プロセスが、ターゲット結果を達成するように構成され、
前記強化信号が、前記所望の結果と前記出力との間の不一致を特徴づける測定に基づく、Ｃ２３に記載の方法。
［Ｃ２５］
前記強化信号は、前記不一致が所定の値の外部にあることに基づいて決定された負の報酬を備える、Ｃ２４に記載の方法。
［Ｃ２６］
ネットワークにおいてイベントベース更新を実装するように構成されたコンピュータ化スパイキングニューロンネットワークシステムであって、前記システムが、
コンピュータプログラムモジュールを実行するように構成された１つまたは複数のプロセッサを備え、前記コンピュータプログラムモジュールの前記実行が、前記１つまたは複数のプロセッサに、第１のイベントに基づいて、前記ネットワークの第１のスパイキングニューロンと第２のスパイキングニューロンとにそれぞれ関連する第１のインターフェースと第２のインターフェースとを更新させ、
ここにおいて、前記第１のイベントが、前記イベントに反応して前記第１のスパイキングニューロンと前記第２のスパイキングニューロンとによってそれぞれ発生される第１の出力と第２の出力との不在によって特徴づけられる、コンピュータ化スパイキングニューロンネットワークシステム。
［Ｃ２７］
前記コンピュータプログラムモジュールの前記実行が、前記１つまたは複数のプロセッサに、前記第１のスパイキングニューロンと前記第２のスパイキングニューロンとにそれぞれ関連する前記第１の出力のインターフェースまたは前記第２の出力のインターフェースの一方または両方を介して、前記第１の出力または前記第２の出力の一方または両方の送出を引き起こすように構成された第２のイベントを発生させる、Ｃ２６に記載のシステム。
［Ｃ２８］
前記コンピュータプログラムモジュールの前記実行が、前記１つまたは複数のプロセッサに、前記第１のスパイキングニューロンまたは前記第２のスパイキングニューロンの一方または両方のユーザ定義更新を実行するように構成されたカスタムイベントを発生させる、Ｃ２６に記載のシステム。