【手続補正書】
【提出日】平成28年7月11日(2016.7.11)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６９】
ＧＰＵでは、しかしながら、数百のアークがあって、各々がｎ−ｂｅｓｔリストを伴っており、同じ時間にて行先の状態にてｎ−ｂｅｓｔリストに書き込もうと試みることがあり得る。我々は、図１６に示すように、アトミックコンペアアンドスワップ（Compare-And-Swap）処理を用いて、高並列プラットホーム上で自動的にｎ−ｂｅｓｔリストをマージする新規な方法を開発した。ＧＰＵは、効率的に実行されるハードウェアサポートアトミック処理をもたらし、この能力を活用して、このプラットホーム上で「アトミックマージソート」方法を実施する。図１３、１４、１５及び１６を参照。
【手続補正２】
【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】
少なくとも１つの中央処理装置（ＣＰＵ）及び少なくとも１つのグラフィック処理装置（ＧＰＵ）を備える演算プラットホームを用いて、グラフ探索についてコンピュータで実施される統計的推測方法であって、
尤度を初期化する工程と、
入力信号についてサンプルをキャプチャする工程と、
サンプルからサンプル特徴を演算する工程と、
サンプル特徴の各々について観測尤度を演算する工程と、
過去のタイムステップにおけるサンプル特徴及び尤度の各々について、観測尤度に基づいて尤度をアップデートして、一組の部分的仮説を作成する工程と、
一組の部分的仮説の各々の部分的仮説について尤度補正を演算する工程と、
一組の部分的仮説の各々の部分的仮説について尤度補正をアップデートする工程と、
アップデートされた一組の部分的仮説でバックトラックを実行して、アップデートされた一組の部分的仮説における最も起こり得る部分的仮説を決定する工程と、
少なくとも１つの工程が少なくとも１つの中央処理装置（ＣＰＵ）で実行され、少なくとも１つの工程が少なくとも１つのグラフィック処理装置（ＧＰＵ）で実行されるように、少なくとも１つの中央処理装置（ＣＰＵ）と少なくとも１つのグラフィック処理装置（ＧＰＵ）の間で工程を配分する工程と、
を含む方法。
【請求項２】
サンプル特徴の各々について観測尤度を演算する工程は、ガウス混合モデルを用いてサンプル特徴の各々について観測尤度を演算する工程を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
サンプル特徴の各々について観測尤度を演算する工程は、ニューラルネットワークを用いてサンプル特徴の各々について観測尤度を演算する工程を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
一組の部分的仮説の各々の部分的仮説について尤度補正を演算する工程は、ｎ−ｇｒａｍ言語モデルを用いて一組の部分的仮説の各々の部分的仮説について尤度補正を演算する工程を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
一組の部分的仮説の各々の部分的仮説について尤度補正を演算する工程は、ニューラルネットワークを用いて一組の部分的仮説の各々の部分的仮説について尤度補正を演算する工程を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
サンプル特徴の各々について観測尤度を演算する工程と、
過去のタイムステップにおけるサンプル特徴及び尤度の各々について、観測尤度に基づいて尤度をアップデートして、一組の部分的仮説を作成する工程と、
はグラフィック処理装置（ＧＰＵ）で実行され、
一組の部分的仮説の各々の部分的仮説について尤度補正を演算する工程は、中央処理装置（ＣＰＵ）で実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
サンプル特徴の各々について観測尤度を演算する工程は、グラフィック処理装置（ＧＰＵ）で実行され、
過去のタイムステップにおけるサンプル特徴及び尤度の各々について、観測尤度に基づいて尤度をアップデートして、一組の部分的仮説を作成する工程と、
一組の部分的仮説の各々の部分的仮説について尤度補正を演算する工程と、
は中央処理装置（ＣＰＵ）で実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
サンプル特徴の各々について観測尤度を演算する工程と、
過去のタイムステップにおけるサンプル特徴及び尤度の各々について、観測尤度に基づいて尤度をアップデートして、一組の部分的仮説を作成する工程と、
一組の部分的仮説の各々の部分的仮説について尤度補正を演算する工程と、
はグラフィック処理装置（ＧＰＵ）で実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
サンプル特徴の各々について観測尤度を演算する工程と、
過去のタイムステップにおけるサンプル特徴及び尤度の各々について、観測尤度に基づいて尤度をアップデートして、一組の部分的仮説を作成する工程と、
一組の部分的仮説の各々の部分的仮説について尤度補正を演算する工程と、
は中央処理装置（ＣＰＵ）で実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
一組の部分的仮説の各々の部分的仮説をソートする工程と、
ランキング閾値未満の部分的仮説を除外する工程と、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
出力アークとして履歴の確率を格納するデータ構造を作成する工程を更に含んでおり、当該データ構造は、出力アークの組を格納するのに使用されており、状態を出るアークの数に基づいて変化する、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
出力アークの組を第１データベースに格納する工程と、
出力アークの組に基づいて探索モデルを作成する工程と、
探索モデルの状態に基づいて探索モデルを変更する工程と、
変更された探索モデルを第２データベースに保存する工程と、
を更に含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
アップデートされた一組の部分的仮説でバックトラックを実行して、アップデートされた一組の部分的仮説における最も起こり得る部分的仮説を決定する工程は、アトミックコンペアアンドスワップ処理を用いて、アップデートされた一組の部分的仮説をマージする工程を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
第１処理ユニット及び第２処理ユニットを備える並列プロセッサ演算プラットホームを用いてグラフ探索についてコンピュータで実施される統計的推測方法であって、
尤度を初期化する工程と、
入力信号についてサンプルをキャプチャする工程と、
サンプルからサンプル特徴を演算する工程と、
サンプル特徴の各々について観測尤度を演算する工程と、
過去のタイムステップにおけるサンプル特徴及び尤度の各々について、観測尤度に基づいて尤度をアップデートして、一組の部分的仮説を作成する工程と、
一組の部分的仮説の各々の部分的仮説について尤度補正を演算する工程と、
一組の部分的仮説の各々の部分的仮説について尤度補正をアップデートする工程と、
アップデートされた一組の部分的仮説でバックトラックを実行して、アップデートされた一組の部分的仮説における最も起こり得る部分的仮説を決定する工程と、
少なくとも１つの工程が第１処理ユニットで実行され、少なくとも１つの工程が第２処理ユニットで実行されるように、第１処理ユニットと第２処理ユニットの間で工程を配分する工程と、
を含む方法。
【請求項１５】
一組の部分的仮説の各々の部分的仮説をソートする工程と、
ランキング閾値未満の部分的仮説を除外する工程と、
を更に含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
出力アークとして履歴の確率を格納するデータ構造を作成する工程を更に含んでおり、当該データ構造は、出力アークの組を格納するのに使用されており、状態を出るアークの数に基づいて変化する、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
出力アークの組を第１データベースに格納する工程と、
出力アークの組に基づいて探索モデルを作成する工程と、
探索モデルの状態に基づいて探索モデルを変更する工程と、
変更された探索モデルを第２データベースに保存する工程と、
を更に含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
アップデートされた一組の部分的仮説でバックトラックを実行して、アップデートされた一組の部分的仮説における最も起こり得る部分的仮説を決定する工程は、アトミックコンペアアンドスワップ処理を用いて、アップデートされた一組の部分的仮説をマージする工程を含む、請求項１４に記載の方法。