【手続補正書】
【提出日】平成28年10月11日(2016.10.11)
【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】
ニューラル処理ユニットのシステムにおいて複数のニューロンモデルの組合せを実施するための方法であって、
第１のニューラル処理ユニットによってアクセス可能なメモリにおいて前記複数のニューロンモデルのためのパラメータのセットを記憶することと、
前記複数のニューロンモデルのためのパラメータの前記セットから選択された第１のニューロンモデルのためのパラメータを前記第１のニューラル処理ユニットにロードすることと、
前記第１のニューロンモデルのための前記パラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１のニューラル処理ユニットの第１の状態を決定することと、
前記第１のニューロンモデルのための前記パラメータおよび前記第１の状態に少なくとも部分的に基づいて、前記第１のニューラル処理ユニットの第２の状態を決定することと
を備える方法。
【請求項２】
前記複数のニューロンモデルを更新することをさらに備える、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
第２のニューロンモデルのためのパラメータを前記第１のニューラル処理ユニットにロードすることと、
前記第２のニューロンモデルのための前記パラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１のニューラル処理ユニットの第３の状態を決定することと
をさらに備える、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記第２のニューロンモデルのための前記パラメータをロードすることは、設定事象に応答したものである、
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記設定事象は、ニューラル処理ユニットの前記システムまたは前記第１のニューラル処理ユニットのうちの少なくとも１つのための起動を備える、
請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記第３の状態を決定することはさらに、前記第２の状態に少なくとも部分的に基づく、
請求項３、４、または５に記載の方法。
【請求項７】
前記第２のニューロンモデルは、少なくとも部分的に、振動を生成するように構成され、
ここにおいて、前記第２のニューロンモデルのための前記パラメータをロードすることは、状態条件、時間条件、またはトリガのうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づき、前記トリガは、前記第１のニューラル処理ユニットの外部にある、
請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記複数のニューロンモデルから選択された第２のニューロンモデルのためのパラメータを第２のニューラル処理ユニットにロードすることと、
前記第２のニューロンモデルのための前記パラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記第２のニューラル処理ユニットの状態を決定することと
をさらに備える、先行する請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
前記第１のニューロンモデルおよび第２のニューロンモデルは、異なるタイプのニューロンを表す、
請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
ｉ）前記第１のニューロンモデルのための前記パラメータをロードすることは、前記第１のニューロンモデルのための前記パラメータの少なくとも一部分をメモリから取り出すことを備える、または、
ｉｉ）前記複数のニューロンモデルは、Ｉｚｈｉｋｅｖｉｃｈの単純モデル、指数関数積分発火（ＥＩＦ）モデル、ＦｉｔｚＨｕｇｈ−Ｎａｇｕｍｏモデル、クォートモデル、または真性伝導性モデルのうちの少なくとも１つを備える、
のうちの１つまたは複数を備える、先行する請求項のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
ｉ）前記メモリの少なくとも一部分は、前記第１のニューラル処理ユニットの局所にある、
ｉｉ）前記メモリの少なくとも一部分は、キャッシュメモリである、または、
ｉｉｉ）前記第１のニューロンモデルのための前記パラメータをロードすることは、前記メモリにおける、前記第１のニューロンモデルに関連するメモリブロックにアクセスすることさらに備える
のうちの１つまたは複数を備える、請求項１０のオプションｉ）に記載の方法。
【請求項１２】
前記メモリブロックは、前記メモリブロックにおけるメモリアドレスに対するポインタによって指定される、
請求項１１のオプションｉｉｉ）に記載の方法。
【請求項１３】
ニューラル処理ユニットのシステムにおいて複数のニューロンモデルの組合せを実施するための装置であって、
第１のニューラル処理ユニットによってアクセス可能なメモリにおいて前記複数のニューロンモデルのためのパラメータのセットを記憶することと、
前記複数のニューロンモデルのためのパラメータの前記セットから選択された第１のニューロンモデルのためのパラメータを第１のニューラル処理ユニットにロードすることと、
前記第１のニューロンモデルのための前記パラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１のニューラル処理ユニットの第１の状態を決定することと、
前記第１のニューロンモデルのための前記パラメータおよび前記第１の状態に少なくとも部分的に基づいて、前記第１のニューラル処理ユニットの第２の状態を決定することとを行うように構成された処理システムと、
前記処理システムに結合されたメモリと
を備える装置。
【請求項１４】
ニューラル処理ユニットのシステムにおいて複数のニューロンモデルの組合せを実施するための装置であって、
第１のニューラル処理ユニットによってアクセス可能なメモリにおいて前記複数のニューロンモデルのためのパラメータのセットを記憶するための手段と、
前記複数のニューロンモデルのためのパラメータの前記セットから選択された第１のニューロンモデルのためのパラメータを第１のニューラル処理ユニットにロードするための手段と、ここにおいて、前記第１のニューロンモデルのための前記パラメータは、前記第１のニューロンモデルのための線形状態空間方程式の解に少なくとも部分的に基づく、
前記第１のニューロンモデルのための前記パラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１のニューラル処理ユニットの第１の状態を決定するための手段と、
前記第１のニューロンモデルのための前記パラメータおよび前記第１の状態に少なくとも部分的に基づいて、前記第１のニューラル処理ユニットの第２の状態を決定するための手段と
を備える装置。
【請求項１５】
コンピュータ可読記憶デバイスを備える、ニューラル処理ユニットのシステムにおいて複数のニューロンモデルの組合せを実施するためのコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータ可読記憶デバイスが、
第１のニューラル処理ユニットによってアクセス可能なメモリにおいて前記複数のニューロンモデルのためのパラメータのセットを記憶することと、
前記複数のニューロンモデルのためのパラメータの前記セットから選択された第１のニューロンモデルのためのパラメータを第１のニューラル処理ユニットにロードすることと、ここにおいて、前記ニューロンモデルのための前記パラメータは、前記ニューロンモデルのための線形状態空間方程式の解に少なくとも部分的に基づく、
前記第１のニューロンモデルのための前記パラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１のニューラル処理ユニットの第１の状態を決定することと、
前記第１のニューロンモデルのための前記パラメータおよび前記第１の状態に少なくとも部分的に基づいて、前記第１のニューラル処理ユニットの第２の状態を決定することと
を行うように実行可能な命令を有する、コンピュータプログラム製品。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０３４３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０３４３】
[0280]特許請求の範囲は、上記で示した厳密な構成および構成要素に限定されないことを理解されたい。上記で説明した方法および装置の構成、動作および詳細において、特許請求の範囲から逸脱することなく、様々な改変、変更および変形が行われ得る。
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］
ニューラル処理ユニットのシステムにおいて複数のニューロンモデルの組合せを実施するための方法であって、
前記複数のニューロンモデルから選択された第１のニューロンモデルのためのパラメータを第１のニューラル処理ユニットにロードすることと、
前記第１のニューロンモデルのための前記パラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１のニューラル処理ユニットの第１の状態を決定することと、
前記第１のニューロンモデルのための前記パラメータおよび前記第１の状態に少なくとも部分的に基づいて、前記第１のニューラル処理ユニットの第２の状態を決定することと
を備える方法。
［Ｃ２］
前記複数のニューロンモデルを更新することをさらに備える、
Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ３］
第２のニューロンモデルのためのパラメータを前記第１のニューラル処理ユニットにロードすることと、
前記第２のニューロンモデルのための前記パラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１のニューラル処理ユニットの第３の状態を決定することと
をさらに備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ４］
前記第２のニューロンモデルのための前記パラメータをロードすることは、設定事象に応答したものである、
Ｃ３に記載の方法。
［Ｃ５］
前記設定事象は、ニューラル処理ユニットの前記システムまたは前記第１のニューラル処理ユニットのうちの少なくとも１つのための起動を備える、
Ｃ４に記載の方法。
［Ｃ６］
前記第３の状態を決定することはさらに、前記第２の状態に少なくとも部分的に基づく、
Ｃ３に記載の方法。
［Ｃ７］
前記第２のニューロンモデルは、少なくとも部分的に、振動を生成するように構成される、
Ｃ６に記載の方法。
［Ｃ８］
前記第２のニューロンモデルのための前記パラメータをロードすることは、状態条件、時間条件、またはトリガのうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づき、前記トリガは、前記第１のニューラル処理ユニットの外部にある、
Ｃ６に記載の方法。
［Ｃ９］
前記複数のニューロンモデルから選択された第２のニューロンモデルのためのパラメータを第２のニューラル処理ユニットにロードすることと、
前記第２のニューロンモデルのための前記パラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記第２のニューラル処理ユニットの状態を決定することと
をさらに備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１０］
前記第１のニューロンモデルおよび第２のニューロンモデルは、異なるタイプのニューロンを表す、
Ｃ９に記載の方法。
［Ｃ１１］
前記第１のニューロンモデルのための前記パラメータをロードすることは、前記第１のニューロンモデルのための前記パラメータの少なくとも一部分をメモリから取り出すことを備える、
Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１２］
前記メモリの少なくとも一部分は、前記第１のニューラル処理ユニットの局所にある、
Ｃ１１に記載の方法。
［Ｃ１３］
前記メモリの少なくとも一部分は、キャッシュメモリである、
Ｃ１１に記載の方法。
［Ｃ１４］
前記第１のニューロンモデルのための前記パラメータをロードすることは、前記メモリにおける、前記第１のニューロンモデルに関連するメモリブロックにアクセスすることをさらに備える、
Ｃ１１に記載の方法。
［Ｃ１５］
前記メモリブロックは、前記メモリブロックにおけるメモリアドレスに対するポインタによって指定される、
Ｃ１４に記載の方法。
［Ｃ１６］
前記複数のニューロンモデルは、Ｉｚｈｉｋｅｖｉｃｈの単純モデル、指数関数積分発火（ＥＩＦ）モデル、ＦｉｔｚＨｕｇｈ−Ｎａｇｕｍｏモデル、クォートモデル、または真性伝導性モデルのうちの少なくとも１つを備える、
Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１７］
ニューラル処理ユニットのシステムにおいて複数のニューロンモデルの組合せを実施するための装置であって、
前記複数のニューロンモデルから選択された第１のニューロンモデルのためのパラメータを第１のニューラル処理ユニットにロードすることと、
前記第１のニューロンモデルのための前記パラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１のニューラル処理ユニットの第１の状態を決定することと、
前記第１のニューロンモデルのための前記パラメータおよび前記第１の状態に少なくとも部分的に基づいて、前記第１のニューラル処理ユニットの第２の状態を決定することとを行うように構成された処理システムと、
前記処理システムに結合されたメモリと
を備える装置。
［Ｃ１８］
前記処理システムは、前記複数のニューロンモデルを更新するようにさらに構成される、
Ｃ１７に記載の装置。
［Ｃ１９］
前記処理システムは、
第２のニューロンモデルのためのパラメータを前記第１のニューラル処理ユニットにロードすることと、
前記第２のニューロンモデルのための前記パラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１のニューラル処理ユニットの第３の状態を決定することと
を行うようにさらに構成される、Ｃ１７に記載の装置。
［Ｃ２０］
前記処理システムは、設定事象に応答して前記第２のニューロンモデルのための前記パラメータをロードするように構成される、
Ｃ１９に記載の装置。
［Ｃ２１］
前記設定事象は、ニューラル処理ユニットの前記システムまたは前記第１のニューラル処理ユニットのうちの少なくとも１つのための起動を備える、
Ｃ２０に記載の装置。
［Ｃ２２］
前記処理システムは、さらに前記第２の状態に少なくとも部分的に基づいて前記第３の状態を決定することを行うように構成される、
Ｃ１９に記載の装置。
［Ｃ２３］
前記第２のニューロンモデルは、少なくとも部分的に、振動を生成するように構成される、
Ｃ２２に記載の装置。
［Ｃ２４］
前記処理システムは、状態条件、時間条件、またはトリガのうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づいて、前記第２のニューロンモデルのための前記パラメータをロードするように構成され、前記トリガは、前記第１のニューラル処理ユニットの外部にある、
Ｃ２２に記載の装置。
［Ｃ２５］
前記処理システムは、
前記複数のニューロンモデルから選択された第２のニューロンモデルのためのパラメータを第２のニューラル処理ユニットにロードすることと、
前記第２のニューロンモデルのための前記パラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記第２のニューラル処理ユニットの状態を決定することと
を行うようにさらに構成される、Ｃ１７に記載の装置。
［Ｃ２６］
前記第１のニューロンモデルおよび第２のニューロンモデルは、異なるタイプのニューロンを表す、
Ｃ２５に記載の装置。
［Ｃ２７］
前記処理システムは、前記第１のニューロンモデルのための前記パラメータの少なくとも一部分を前記メモリから取り出すことによって、前記第１のニューロンモデルのための前記パラメータをロードするように構成される、
Ｃ１７に記載の装置。
［Ｃ２８］
前記メモリの少なくとも一部分は、前記第１のニューラル処理ユニットの局所にある、
Ｃ２７に記載の装置。
［Ｃ２９］
前記メモリの少なくとも一部分は、キャッシュメモリである、
Ｃ２７に記載の装置。
［Ｃ３０］
前記処理システムは、前記メモリにおける、前記第１のニューロンモデルに関連するメモリブロックにアクセスすることによって、前記第１のニューロンモデルのための前記パラメータをロードするように構成される、
Ｃ２７に記載の装置。
［Ｃ３１］
前記メモリブロックは、前記メモリブロックにおけるメモリアドレスに対するポインタによって指定される、
Ｃ３０に記載の装置。
［Ｃ３２］
前記複数のニューロンモデルは、Ｉｚｈｉｋｅｖｉｃｈの単純モデル、指数関数積分発火（ＥＩＦ）モデル、ＦｉｔｚＨｕｇｈ−Ｎａｇｕｍｏモデル、クォートモデル、または真性伝導性モデルのうちの少なくとも１つを備える、
Ｃ１７に記載の装置。
［Ｃ３３］
ニューラル処理ユニットのシステムにおいて複数のニューロンモデルの組合せを実施するための装置であって、
前記複数のニューロンモデルから選択された第１のニューロンモデルのためのパラメータを第１のニューラル処理ユニットにロードするための手段と、
前記第１のニューロンモデルのための前記パラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１のニューラル処理ユニットの第１の状態を決定するための手段と、
前記第１のニューロンモデルのための前記パラメータおよび前記第１の状態に少なくとも部分的に基づいて、前記第１のニューラル処理ユニットの第２の状態を決定するための手段と
を備える装置。
［Ｃ３４］
第２のニューロンモデルのためのパラメータを前記第１のニューラル処理ユニットにロードするための手段と、
前記第２のニューロンモデルのための前記パラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１のニューラル処理ユニットの第３の状態を決定するための手段と
をさらに備える、Ｃ３３に記載の装置。
［Ｃ３５］
コンピュータ可読記憶デバイスを備える、ニューラル処理ユニットのシステムにおいて複数のニューロンモデルの組合せを実施するためのコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータ可読記憶デバイスが、
前記複数のニューロンモデルから選択された第１のニューロンモデルのためのパラメータを第１のニューラル処理ユニットにロードすることと、
前記第１のニューロンモデルのための前記パラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１のニューラル処理ユニットの第１の状態を決定することと、
前記第１のニューロンモデルのための前記パラメータおよび前記第１の状態に少なくとも部分的に基づいて、前記第１のニューラル処理ユニットの第２の状態を決定することと
を行うように実行可能な命令を有する、コンピュータプログラム製品。