【手続補正書】
【提出日】平成28年4月19日(2016.4.19)
【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】
人工ニューロンの状態を更新するための方法であって、
前記人工ニューロンの第１の状態が第１の領域内にあると決定することと、
１次方程式の第１のセットに少なくとも部分的に基づいて前記人工ニューロンの第２の状態を決定することと、ここにおいて、前記１次方程式の第１のセットは、前記第１の領域に対応するパラメータの第１のセットに少なくとも部分的に基づく、
前記人工ニューロンの前記第２の状態が第２の領域内にあると決定することと、
１次方程式の第２のセットに少なくとも部分的に基づいて前記人工ニューロンの第３の状態を決定することと
を備え、前記１次方程式の第２のセットは、前記第２の領域に対応するパラメータの第２のセットに少なくとも部分的に基づく、
方法。
【請求項２】
前記１次方程式の第１のセットおよび第２のセットは、線形時間不変（ＬＴＩ）状態空間方程式の離散時間解を備える、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
メモリから前記パラメータの第１セットまたは第２のセットのうちの少なくとも１つを取り出すことをさらに備える、
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記取り出すことは、前記人工ニューロンの局所にあるメモリから前記パラメータの第１のセットまたは第２のセットのうちの前記少なくとも１つを取り出すことを備える、
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記パラメータの第１のセットまたは第２のセットのうちの少なくとも１つの少なくとも一部分を計算することをさらに備える、
請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記パラメータの第１のセットまたは第２のセットのうちの前記少なくとも１つの前記少なくとも前記一部分は、メモリから取り出された１つまたは複数の値を使用して計算される、
請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記パラメータの第１のセットまたは第２のセットのうちの少なくとも１つは、前記人工ニューロンに関連するニューロンモデルにおける非線形関数の少なくとも一部分を区分的線形関数により近似することによって取得される、
請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記非線形関数は、電圧依存型伝導性（ｇ（ｖ））により増大する膜電位（ｖ）を備える、
請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記電圧依存型伝導性は、区分的定数関数により近似される、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記非線形関数は電圧依存型関数（Ｆ（ｖ））を備え、ｖは前記人工ニューロンの膜電位である、
請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
前記第１の領域は、前記区分的線形関数において前記第２の領域とは異なる幅を有する、
請求項７に記載の方法。
【請求項１２】
前記区分的線形関数における前記第１の領域または前記第２の領域の幅は、前記非線形関数に依存する、
請求項７に記載の方法。
【請求項１３】
前記区分的線形関数近似は、テイラー展開方法、１次線形補間方法、最適線形補間方法、または平均傾斜方法のうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づく、
請求項７に記載の方法。
【請求項１４】
前記パラメータの第１のセットまたは第２のセットのうちの少なくとも１つは、少なくとも部分的に前記人工ニューロンにおける特定の挙動を実現するように設計される、
請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記人工ニューロンの前記第１の状態、第２の状態、および第３の状態は、膜電位（ｖ）および復元電流（ｕ）によって定義される、
請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
スパイク事象が生じているか、または生じることになるとの決定に少なくとも部分的に基づいて、前記人工ニューロンの前記膜電位または前記復元電流のうちの少なくとも１つをリセットすることをさらに備える、
請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記膜電位は、静止電位にリセットされ、前記復元電流は、前記復元電流の現在値とオフセットとの合計にリセットされる、
請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記１次方程式の第１のセットまたは第２のセットのうちの少なくとも１つは、前記人工ニューロンのためのニューロンモデルに少なくとも部分的に基づく、
請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記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つに少なくとも部分的に基づく、
請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記真性伝導性モデルは、電圧依存型伝導性（ｇ（ｖ））により増大する膜電位（ｖ）として表される前記ニューロンモデルを備える、
請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記ニューロンモデルは少なくとも２つの次元を備える、
請求項１８に記載の方法。
【請求項２２】
前記ニューロンモデルの時間のステップサイズは、モデル化されている前記人工ニューロンのタイプに少なくとも部分的に基づく、
請求項１８に記載の方法。
【請求項２３】
前記ニューロンモデルの時間のステップサイズは不均一である、
請求項１８に記載の方法。
【請求項２４】
特定の時間ステップの時間の前記ステップサイズは、前記人工ニューロンの現在の状態もしくは過去の状態のうちの少なくとも１つに、またはパラメータの特定のセットに少なくとも部分的に基づいて決定される、
請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記ニューロンモデルは、１つまたは複数の１次常微分方程式（ＯＤＥ）に少なくとも部分的に基づく、
請求項１８に記載の方法。
【請求項２６】
前記人工ニューロンの前記第２の状態または第３の状態のうちの少なくとも１つを決定することは、前記人工ニューロンに入力された電流に少なくとも部分的に基づく、
請求項１に記載の方法。
【請求項２７】
前記入力電流は、１つまたは複数のチャネルの各々に関する時間依存型伝導性および前記１つまたは複数のチャネルの各々に関する逆転電位に少なくとも部分的に基づくシナプス電流を備える、
請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記シナプス電流は、Ｎ−メチル−Ｄ−アスパラギン酸（ＮＭＤＡ）チャネルに関する前記人工ニューロンのシナプス後膜電圧に少なくとも部分的に基づく、
請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記時間依存型伝導性は、指数関数、アルファ関数、または指数差関数によってモデル化される、
請求項２７に記載の方法。
【請求項３０】
前記第１の状態を決定することと前記第２の状態を決定することとの間の時間の第１のステップサイズは、前記第２の状態を決定することと前記第３の状態を決定することとの間の時間の第２のステップサイズとは異なる、
請求項１に記載の方法。
【請求項３１】
前記人工ニューロンの前記第２の状態を決定することは、第１の時間ステップで実行され、前記人工ニューロンの前記第３の状態を決定することは、前記第１の時間ステップに続く第２の時間ステップで実行される、
請求項１に記載の方法。
【請求項３２】
人工ニューロンを動作させるための装置であって、
前記人工ニューロンの第１の状態が第１の領域内にあると決定することと、
１次方程式の第１のセットに少なくとも部分的に基づいて前記人工ニューロンの第２の状態を決定することと、ここにおいて、前記１次方程式の第１のセットは、前記第１の領域に対応するパラメータの第１のセットに少なくとも部分的に基づく、
前記人工ニューロンの前記第２の状態が第２の領域内にあると決定することと、
１次方程式の第２のセットに少なくとも部分的に基づいて前記人工ニューロンの第３の状態を決定することと、ここにおいて、前記１次方程式の第２のセットは、前記第２の領域に対応するパラメータの第２のセットに少なくとも部分的に基づく、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３３】
前記１次方程式の第１のセットおよび第２のセットは、線形時間不変（ＬＴＩ）状態空間方程式の離散時間解を備える、
請求項３２に記載の装置。
【請求項３４】
前記処理システムは、前記メモリから前記パラメータの第１のセットまたは第２のセットのうちの少なくとも１つを取り出すことを行うようにさらに構成される、
請求項３２に記載の装置。
【請求項３５】
メモリは、前記人工ニューロンの局所にある、
請求項３４に記載の装置。
【請求項３６】
前記処理システムは、前記パラメータの第１のセットまたは第２のセットのうちの少なくとも１つの少なくとも一部分を計算することを行うようにさらに構成される、
請求項３２に記載の装置。
【請求項３７】
前記パラメータの第１のセットまたは第２のセットのうちの前記少なくとも１つの前記少なくとも一部分は、前記メモリから取り出された１つまたは複数の値を使用して計算される、
請求項３６に記載の装置。
【請求項３８】
前記パラメータの第１のセットまたは第２のセットのうちの少なくとも１つは、前記人工ニューロンに関連するニューロンモデルにおける非線形関数の少なくとも一部分を区分的線形関数により近似することによって取得される、
請求項３２に記載の装置。
【請求項３９】
前記非線形関数は、電圧依存型伝導性（ｇ（ｖ））により増大する膜電位（ｖ）を備える、
請求項３８に記載の装置。
【請求項４０】
前記電圧依存型伝導性は区分的定数関数により近似される、
請求項３９に記載の装置。
【請求項４１】
前記非線形関数は電圧依存型関数（Ｆ（ｖ））を備え、ｖは前記人工ニューロンの膜電位である、
請求項３８に記載の装置。
【請求項４２】
前記第１の領域は、前記区分的線形関数において前記第２の領域とは異なる幅を有する、
請求項３８に記載の装置。
【請求項４３】
前記区分的線形関数における前記第１の領域または前記第２の領域の幅は、前記非線形関数に依存する、
請求項３８に記載の装置。
【請求項４４】
前記区分的線形関数近似は、テイラー展開方法、１次線形補間方法、最適線形補間方法、または平均傾斜方法のうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づく、
請求項３８に記載の装置。
【請求項４５】
前記パラメータの第１のセットまたは第２のセットのうちの少なくとも１つは、少なくとも部分的に前記人工ニューロンにおける特定の挙動を実現するように設計される、
請求項３２に記載の装置。
【請求項４６】
前記人工ニューロンの前記第１の状態、第２の状態、および第３の状態は、膜電位（ｖ）および復元電流（ｕ）によって定義される、
請求項３２に記載の装置。
【請求項４７】
前記処理システムは、スパイク事象が生じているか、または生じることになるとの決定に少なくとも部分的に基づいて、前記人工ニューロンの前記膜電位または前記復元電流のうちの少なくとも１つをリセットすることを行うようにさらに構成される、
請求項４６に記載の装置。
【請求項４８】
前記膜電位は、静止電位にリセットされ、前記復元電流は定数にリセットされる、
請求項４７に記載の装置。
【請求項４９】
前記１次方程式の第１のセットまたは第２のセットのうちの少なくとも１つは、前記人工ニューロンのためのニューロンモデルに少なくとも部分的に基づく、
請求項３２に記載の装置。
【請求項５０】
前記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つに少なくとも部分的に基づく、
請求項４９に記載の装置。
【請求項５１】
前記真性伝導性モデルは、電圧依存型伝導性（ｇ（ｖ））により増大する膜電位（ｖ）として表される前記ニューロンモデルを備える、
請求項５０に記載の装置。
【請求項５２】
前記ニューロンモデルは少なくとも２つの次元を備える、
請求項４９に記載の装置。
【請求項５３】
前記ニューロンモデルの時間のステップサイズは、モデル化されている前記人工ニューロンのタイプに少なくとも部分的に基づく、
請求項４９に記載の装置。
【請求項５４】
前記ニューロンモデルの時間のステップサイズは、不均一である、
請求項４９に記載の装置。
【請求項５５】
特定の時間ステップの時間の前記ステップサイズは、前記人工ニューロンの現在の状態もしくは過去の状態のうちの少なくとも１つに、またはパラメータの特定のセットに少なくとも部分的に基づいて決定される、
請求項５４に記載の装置。
【請求項５６】
前記ニューロンモデルは、１つまたは複数の１次常微分方程式（ＯＤＥ）に少なくとも部分的に基づく、
請求項４９に記載の装置。
【請求項５７】
前記処理システムは、前記人工ニューロンに入力された電流に少なくとも部分的に基づいて、前記人工ニューロンの前記第２の状態または第３の状態のうちの少なくとも１つを決定することを行うように構成される、
請求項３２に記載の装置。
【請求項５８】
前記入力電流は、１つまたは複数のチャネルの各々に関する時間依存型伝導性および前記１つまたは複数のチャネルの各々に関する逆転電位に少なくとも部分的に基づくシナプス電流を備える、
請求項５７に記載の装置。
【請求項５９】
前記シナプス電流は、Ｎ−メチル−Ｄ−アスパラギン酸（ＮＭＤＡ）チャネルに関する前記人工ニューロンのシナプス後膜電圧に少なくとも部分的に基づく、
請求項５８に記載の装置。
【請求項６０】
前記時間依存型伝導性は、指数関数、アルファ関数、または指数差関数によってモデル化される、
請求項５８に記載の装置。
【請求項６１】
前記第１の状態を決定することと前記第２の状態を決定することとの間の時間の第１のステップサイズは、前記第２の状態を決定することと前記第３の状態を決定することとの間の時間の第２のステップサイズとは異なる、
請求項３２に記載の装置。
【請求項６２】
前記処理システムは、
第１の時間ステップで前記人工ニューロンの前記第２の状態を決定することと、
前記第１の時間ステップに続く第２の時間ステップで前記人工ニューロンの前記第３の状態を決定することと
を行うように構成される、請求項３２に記載の装置。
【請求項６３】
人工ニューロンを動作させるための装置であって、
前記人工ニューロンの第１の状態が第１の領域内にあると決定するための手段と、
１次方程式の第１のセットに少なくとも部分的に基づいて前記人工ニューロンの第２の状態を決定するための手段と、ここにおいて、前記１次方程式の第１のセットは、前記第１の領域に対応するパラメータの第１のセットに少なくとも部分的に基づく、
前記人工ニューロンの前記第２の状態が第２の領域内にあると決定するための手段と、
１次方程式の第２のセットに少なくとも部分的に基づいて前記人工ニューロンの第３の状態を決定するための手段と
を備え、前記１次方程式の第２のセットは、前記第２の領域に対応するパラメータの第２のセットに少なくとも部分的に基づく、
装置。
【請求項６４】
人工ニューロンを動作させるための非一時的コンピュータ可読記憶デバイスであって、前記記憶デバイスは、
前記人工ニューロンの第１の状態が第１の領域内にあると決定することと、
１次方程式の第１のセットに少なくとも部分的に基づいて前記人工ニューロンの第２の状態を決定することと、ここにおいて、前記１次方程式の第１のセットは、前記第１の領域に対応するパラメータの第１のセットに少なくとも部分的に基づく、
前記人工ニューロンの前記第２の状態が第２の領域内にあると決定することと、
１次方程式の第２のセットに少なくとも部分的に基づいて前記人工ニューロンの第３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用いて符号化され、ここにおいて、前記１次方程式の第２のセットは、前記第２の領域に対応するパラメータの第２のセットに少なくとも部分的に基づく、
非一時的コンピュータ可読記憶デバイス。
【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］
人工ニューロンの状態を更新するための方法であって、
前記人工ニューロンの第１の状態が第１の領域内にあると決定することと、
１次方程式の第１のセットに少なくとも部分的に基づいて前記人工ニューロンの第２の状態を決定することと、ここにおいて、前記１次方程式の第１のセットは、前記第１の領域に対応するパラメータの第１のセットに少なくとも部分的に基づく、
前記人工ニューロンの前記第２の状態が第２の領域内にあると決定することと、
１次方程式の第２のセットに少なくとも部分的に基づいて前記人工ニューロンの第３の状態を決定することと
を備え、前記１次方程式の第２のセットは、前記第２の領域に対応するパラメータの第２のセットに少なくとも部分的に基づく、
方法。
［Ｃ２］
前記１次方程式の第１のセットおよび第２のセットは、線形時間不変（ＬＴＩ）状態空間方程式の離散時間解を備える、
［Ｃ１］に記載の方法。
［Ｃ３］
メモリから前記パラメータの第１セットまたは第２のセットのうちの少なくとも１つを取り出すことをさらに備える、
［Ｃ１］に記載の方法。
［Ｃ４］
前記取り出すことは、前記人工ニューロンの局所にあるメモリから前記パラメータの第１のセットまたは第２のセットのうちの前記少なくとも１つを取り出すことを備える、
［Ｃ３］に記載の方法。
［Ｃ５］
前記パラメータの第１のセットまたは第２のセットのうちの少なくとも１つの少なくとも一部分を計算することをさらに備える、
［Ｃ１］に記載の方法。
［Ｃ６］
前記パラメータの第１のセットまたは第２のセットのうちの前記少なくとも１つの前記少なくとも前記一部分は、メモリから取り出された１つまたは複数の値を使用して計算される、
［Ｃ５］に記載の方法。
［Ｃ７］
前記パラメータの第１のセットまたは第２のセットのうちの少なくとも１つは、前記人工ニューロンに関連するニューロンモデルにおける非線形関数の少なくとも一部分を区分的線形関数により近似することによって取得される、
［Ｃ１］に記載の方法。
［Ｃ８］
前記非線形関数は、電圧依存型伝導性（ｇ（ｖ））により増大する膜電位（ｖ）を備える、
［Ｃ７］に記載の方法。
［Ｃ９］
前記電圧依存型伝導性は、区分的定数関数により近似される、
［Ｃ８］に記載の方法。
［Ｃ１０］
前記非線形関数は電圧依存型関数（Ｆ（ｖ））を備え、ｖは前記人工ニューロンの膜電位である、
［Ｃ７］に記載の方法。
［Ｃ１１］
前記第１の領域は、前記区分的線形関数において前記第２の領域とは異なる幅を有する、
［Ｃ７］に記載の方法。
［Ｃ１２］
前記区分的線形関数における前記第１の領域または前記第２の領域の幅は、前記非線形関数に依存する、
［Ｃ７］に記載の方法。
［Ｃ１３］
前記区分的線形関数近似は、テイラー展開方法、１次線形補間方法、最適線形補間方法、または平均傾斜方法のうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づく、
［Ｃ７］に記載の方法。
［Ｃ１４］
前記パラメータの第１のセットまたは第２のセットのうちの少なくとも１つは、少なくとも部分的に前記人工ニューロンにおける特定の挙動を実現するように設計される、
［Ｃ１］に記載の方法。
［Ｃ１５］
前記人工ニューロンの前記第１の状態、第２の状態、および第３の状態は、膜電位（ｖ）および復元電流（ｕ）によって定義される、
［Ｃ１］に記載の方法。
［Ｃ１６］
スパイク事象が生じているか、または生じることになるとの決定に少なくとも部分的に基づいて、前記人工ニューロンの前記膜電位または前記復元電流のうちの少なくとも１つをリセットすることをさらに備える、
［Ｃ１５］に記載の方法。
［Ｃ１７］
前記膜電位は、静止電位にリセットされ、前記復元電流は、前記復元電流の現在値とオフセットとの合計にリセットされる、
［Ｃ１６］に記載の方法。
［Ｃ１８］
前記１次方程式の第１のセットまたは第２のセットのうちの少なくとも１つは、前記人工ニューロンのためのニューロンモデルに少なくとも部分的に基づく、
［Ｃ１］に記載の方法。
［Ｃ１９］
前記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つに少なくとも部分的に基づく、
［Ｃ１８］に記載の方法。
［Ｃ２０］
前記真性伝導性モデルは、電圧依存型伝導性（ｇ（ｖ））により増大する膜電位（ｖ）として表される前記ニューロンモデルを備える、
［Ｃ１９］に記載の方法。
［Ｃ２１］
前記ニューロンモデルは少なくとも２つの次元を備える、
［Ｃ１８］に記載の方法。
［Ｃ２２］
前記ニューロンモデルの時間のステップサイズは、モデル化されている前記人工ニューロンのタイプに少なくとも部分的に基づく、
［Ｃ１８］に記載の方法。
［Ｃ２３］
前記ニューロンモデルの時間のステップサイズは不均一である、
［Ｃ１８］に記載の方法。
［Ｃ２４］
特定の時間ステップの時間の前記ステップサイズは、前記人工ニューロンの現在の状態もしくは過去の状態のうちの少なくとも１つに、またはパラメータの特定のセットに少なくとも部分的に基づいて決定される、
［Ｃ２３］に記載の方法。
［Ｃ２５］
前記ニューロンモデルは、１つまたは複数の１次常微分方程式（ＯＤＥ）に少なくとも部分的に基づく、
［Ｃ１８］に記載の方法。
［Ｃ２６］
前記人工ニューロンの前記第２の状態または第３の状態のうちの少なくとも１つを決定することは、前記人工ニューロンに入力された電流に少なくとも部分的に基づく、
［Ｃ１］に記載の方法。
［Ｃ２７］
前記入力電流は、１つまたは複数のチャネルの各々に関する時間依存型伝導性および前記１つまたは複数のチャネルの各々に関する逆転電位に少なくとも部分的に基づくシナプス電流を備える、
［Ｃ２６］に記載の方法。
［Ｃ２８］
前記シナプス電流は、Ｎ−メチル−Ｄ−アスパラギン酸（ＮＭＤＡ）チャネルに関する前記人工ニューロンのシナプス後膜電圧に少なくとも部分的に基づく、
［Ｃ２７］に記載の方法。
［Ｃ２９］
前記時間依存型伝導性は、指数関数、アルファ関数、または指数差関数によってモデル化される、
［Ｃ２７］に記載の方法。
［Ｃ３０］
前記第１の状態を決定することと前記第２の状態を決定することとの間の時間の第１のステップサイズは、前記第２の状態を決定することと前記第３の状態を決定することとの間の時間の第２のステップサイズとは異なる、
［Ｃ１］に記載の方法。
［Ｃ３１］
前記人工ニューロンの前記第２の状態を決定することは、第１の時間ステップで実行され、前記人工ニューロンの前記第３の状態を決定することは、前記第１の時間ステップに続く第２の時間ステップで実行される、
［Ｃ１］に記載の方法。
［Ｃ３２］
人工ニューロンを動作させるための装置であって、
前記人工ニューロンの第１の状態が第１の領域内にあると決定することと、
１次方程式の第１のセットに少なくとも部分的に基づいて前記人工ニューロンの第２の状態を決定することと、ここにおいて、前記１次方程式の第１のセットは、前記第１の領域に対応するパラメータの第１のセットに少なくとも部分的に基づく、
前記人工ニューロンの前記第２の状態が第２の領域内にあると決定することと、
１次方程式の第２のセットに少なくとも部分的に基づいて前記人工ニューロンの第３の状態を決定することと、ここにおいて、１次方程式の前記第２のセットは、前記第２の領域に対応するパラメータの第２のセットに少なくとも部分的に基づく、
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。
［Ｃ３３］
前記１次方程式の第１のセットおよび第２のセットは、線形時間不変（ＬＴＩ）状態空間方程式の離散時間解を備える、
［Ｃ３２］に記載の装置。
［Ｃ３４］
前記処理システムは、前記メモリから前記パラメータの第１のセットまたは第２のセットのうちの少なくとも１つを取り出すことを行うようにさらに構成される、
［Ｃ３２］に記載の装置。
［Ｃ３５］
メモリは、前記人工ニューロンの局所にある、
［Ｃ３４］に記載の装置。
［Ｃ３６］
前記処理システムは、前記パラメータの第１のセットまたは第２のセットのうちの少なくとも１つの少なくとも一部分を計算することを行うようにさらに構成される、
［Ｃ３２］に記載の装置。
［Ｃ３７］
前記パラメータの第１のセットまたは第２のセットのうちの前記少なくとも１つの前記少なくとも一部分は、前記メモリから取り出された１つまたは複数の値を使用して計算される、
［Ｃ３６］に記載の装置。
［Ｃ３８］
前記パラメータの第１のセットまたは第２のセットのうちの少なくとも１つは、前記人工ニューロンに関連するニューロンモデルにおける非線形関数の少なくとも一部分を区分的線形関数により近似することによって取得される、
［Ｃ３２］に記載の装置。
［Ｃ３９］
前記非線形関数は、電圧依存型伝導性（ｇ（ｖ））により増大する膜電位（ｖ）を備える、
［Ｃ３８］に記載の装置。
［Ｃ４０］
前記電圧依存型伝導性は区分的定数関数により近似される、
［Ｃ３９］に記載の装置。
［Ｃ４１］
前記非線形関数は電圧依存型関数（Ｆ（ｖ））を備え、ｖは前記人工ニューロンの膜電位である、
［Ｃ３８］に記載の装置。
［Ｃ４２］
前記第１の領域は、前記区分的線形関数において前記第２の領域とは異なる幅を有する、
［Ｃ３８］に記載の装置。
［Ｃ４３］
前記区分的線形関数における前記第１の領域または前記第２の領域の幅は、前記非線形関数に依存する、
［Ｃ３８］に記載の装置。
［Ｃ４４］
前記区分的線形関数近似は、テイラー展開方法、１次線形補間方法、最適線形補間方法、または平均傾斜方法のうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づく、
［Ｃ３８］に記載の装置。
［Ｃ４５］
前記パラメータの第１のセットまたは第２のセットのうちの少なくとも１つは、少なくとも部分的に前記人工ニューロンにおける特定の挙動を実現するように設計される、
［Ｃ３２］に記載の装置。
［Ｃ４６］
前記人工ニューロンの前記第１の状態、第２の状態、および第３の状態は、膜電位（ｖ）および復元電流（ｕ）によって定義される、
［Ｃ３２］に記載の装置。
［Ｃ４７］
前記処理システムは、スパイク事象が生じているか、または生じることになるとの決定に少なくとも部分的に基づいて、前記人工ニューロンの前記膜電位または前記復元電流のうちの少なくとも１つをリセットすることを行うようにさらに構成される、
［Ｃ４６］に記載の装置。
［Ｃ４８］
前記膜電位は、静止電位にリセットされ、前記復元電流は定数にリセットされる、
［Ｃ４７］に記載の装置。
［Ｃ４９］
前記１次方程式の第１のセットまたは第２のセットのうちの少なくとも１つは、前記人工ニューロンのためのニューロンモデルに少なくとも部分的に基づく、
［Ｃ３２］に記載の装置。
［Ｃ５０］
前記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つに少なくとも部分的に基づく、
［Ｃ４９］に記載の装置。
［Ｃ５１］
前記真性伝導性モデルは、電圧依存型伝導性（ｇ（ｖ））により増大する膜電位（ｖ）として表される前記ニューロンモデルを備える、
［Ｃ５０］に記載の装置。
［Ｃ５２］
前記ニューロンモデルは少なくとも２つの次元を備える、
［Ｃ４９］に記載の装置。
［Ｃ５３］
前記ニューロンモデルの時間のステップサイズは、モデル化されている前記人工ニューロンのタイプに少なくとも部分的に基づく、
［Ｃ４９］に記載の装置。
［Ｃ５４］
前記ニューロンモデルの時間のステップサイズは、不均一である、
［Ｃ４９］に記載の装置。
［Ｃ５５］
特定の時間ステップの時間の前記ステップサイズは、前記人工ニューロンの現在の状態もしくは過去の状態のうちの少なくとも１つに、またはパラメータの特定のセットに少なくとも部分的に基づいて決定される、
［Ｃ５４］に記載の装置。
［Ｃ５６］
前記ニューロンモデルは、１つまたは複数の１次常微分方程式（ＯＤＥ）に少なくとも部分的に基づく、
［Ｃ４９］に記載の装置。
［Ｃ５７］
前記処理システムは、前記人工ニューロンに入力された電流に少なくとも部分的に基づいて、前記人工ニューロンの前記第２の状態または第３の状態のうちの少なくとも１つを決定することを行うように構成される、
［Ｃ３２］に記載の装置。
［Ｃ５８］
前記入力電流は、１つまたは複数のチャネルの各々に関する時間依存型伝導性および前記１つまたは複数のチャネルの各々に関する逆転電位に少なくとも部分的に基づくシナプス電流を備える、
［Ｃ５７］に記載の装置。
［Ｃ５９］
前記シナプス電流は、Ｎ−メチル−Ｄ−アスパラギン酸（ＮＭＤＡ）チャネルに関する前記人工ニューロンのシナプス後膜電圧に少なくとも部分的に基づく、
［Ｃ５８］に記載の装置。
［Ｃ６０］
前記時間依存型伝導性は、指数関数、アルファ関数、または指数差関数によってモデル化される、
［Ｃ５８］に記載の装置。
［Ｃ６１］
前記第１の状態を決定することと前記第２の状態を決定することとの間の時間の第１のステップサイズは、前記第２の状態を決定することと前記第３の状態を決定することとの間の時間の第２のステップサイズとは異なる、
［Ｃ３２］に記載の装置。
［Ｃ６２］
前記処理システムは、
第１の時間ステップで前記人工ニューロンの前記第２の状態を決定することと、
前記第１の時間ステップに続く第２の時間ステップで前記人工ニューロンの前記第３の状態を決定することと
を行うように構成される、［Ｃ３２］に記載の装置。
［Ｃ６３］
人工ニューロンを動作させるための装置であって、
前記人工ニューロンの第１の状態が第１の領域内にあると決定するための手段と、
１次方程式の第１のセットに少なくとも部分的に基づいて前記人工ニューロンの第２の状態を決定するための手段と、ここにおいて、１次方程式の前記第１のセットは、前記第１の領域に対応するパラメータの第１のセットに少なくとも部分的に基づく、
前記人工ニューロンの前記第２の状態が第２の領域内にあると決定するための手段と、
１次方程式の第２のセットに少なくとも部分的に基づいて前記人工ニューロンの第３の状態を決定するための手段と
を備え、１次方程式の前記第２のセットは、前記第２の領域に対応するパラメータの第２のセットに少なくとも部分的に基づく、
装置。
［Ｃ６４］
コンピュータ可読記憶デバイスを備える、人工ニューロンを動作させ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は、
前記人工ニューロンの第１の状態が第１の領域内にあると決定することと、
１次方程式の第１のセットに少なくとも部分的に基づいて前記人工ニューロンの第２の状態を決定することと、ここにおいて、前記１次方程式の第１のセットは、前記第１の領域に対応するパラメータの第１のセットに少なくとも部分的に基づく、
前記人工ニューロンの前記第２の状態が第２の領域内にあると決定することと、
１次方程式の第２のセットに少なくとも部分的に基づいて前記人工ニューロンの第３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し、ここにおいて、前記１次方程式の第２のセットは、前記第２の領域に対応するパラメータの第２のセットに少なくとも部分的に基づく、
コンピュータプログラム製品。