(57)【要約】  本開示のいくつかの態様は、一般的なニューロンモデルの効率的な実装をサポートする。ある態様では、第１のメモリレイアウトは、第１のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振られ得、第１のメモリレイアウトとは異なる第２のメモリレイアウトは、第１のニューロンモデルとは異なる複雑性を有する第２のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振られ得る。
2017510890.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人工神経系を操作するための方法であって、
第１のメモリレイアウトを、第１のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振ることと、
前記第１のメモリレイアウトとは異なる第２のメモリレイアウトを、前記第１のニューロンモデルとは異なる複雑性を有する第２のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振ることと、
前記人工神経系を操作する際に、前記第１のニューロンモデルまたは前記第２のニューロンモデルのうちの少なくとも１つの、少なくとも１つのインスタンスに関する状態変数を更新することと、
を備える、方法。
【請求項２】
前記第１のメモリレイアウトが、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセット間で共有される前記パラメータを記憶するための共有メモリを備え、
前記第１のメモリレイアウトが、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの前記状態変数を記憶するための状態変数メモリをさらに備え、
前記第２のメモリレイアウトが、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの前記パラメータと前記状態変数の両方を記憶するための共通メモリを備える、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記状態変数メモリの少なくとも一部を、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセットのパラメータおよび状態変数で書き換えることをさらに備える、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１のニューロンモデルの少なくとも１つのインスタンスの状態変数、または前記第２のニューロンモデルの少なくとも１つのインスタンスのパラメータおよび状態変数が、前記状態変数メモリに記憶されるかどうかをフラグによって示すことをさらに備える、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記共通メモリの少なくとも一部を、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセットの状態変数で書き換えることをさらに備える、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記第２のメモリレイアウト内の前記パラメータのサブセットが、前記第２のニューロンモデルのインスタンスに関連付けられる人工ニューロンごとに固有である、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記人工神経系を操作する際に、前記第１のニューロンモデルの１つまたは複数のインスタンスの状態変数と、前記第２のニューロンモデルの１つまたは複数のインスタンスの状態変数とを同時に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８】
前記人工神経系を操作する際に、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの前記パラメータを動的に変更することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
人工神経系を操作するための装置であって、
第１のメモリレイアウトを、第１のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振るように構成された第１の回路と、
前記第１のメモリレイアウトとは異なる第２のメモリレイアウトを、前記第１のニューロンモデルとは異なる複雑性を有する第２のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振るように構成された第２の回路と、
前記人工神経系を操作する際に、前記第１のニューロンモデルまたは前記第２のニューロンモデルのうちの少なくとも１つの、少なくとも１つのインスタンスに関する状態変数を更新するように構成された第３の回路と、
を備える、装置。
【請求項１０】
前記第１のメモリレイアウトが、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセット間で共有される前記パラメータを記憶するための共有メモリを備え、
前記第１のメモリレイアウトが、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの前記状態変数を記憶するための状態変数メモリをさらに備え、
前記第２のメモリレイアウトが、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの前記パラメータと前記状態変数の両方を記憶するための共通メモリを備える、
請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
前記状態変数メモリの少なくとも一部を、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセットのパラメータおよび状態変数で書き換えるように構成された第４の回路をさらに備える、請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記第１のニューロンモデルの少なくとも１つのインスタンスの状態変数、または前記第２のニューロンモデルの少なくとも１つのインスタンスのパラメータおよび状態変数が、前記状態変数メモリに記憶されるかどうかをフラグによって示すように構成された第５の回路をさらに備える、請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
前記共通メモリの少なくとも一部を、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセットの状態変数で書き換えるように構成された第４の回路をさらに備える、請求項１０に記載の装置。
【請求項１４】
前記第２のメモリレイアウト内の前記パラメータのサブセットが、前記第２のニューロンモデルのインスタンスに関連付けられる人工ニューロンごとに固有である、請求項９に記載の装置。
【請求項１５】
前記人工神経系を操作する際に、前記第１のニューロンモデルの１つまたは複数のインスタンスの状態変数と、前記第２のニューロンモデルの１つまたは複数のインスタンスの状態変数とを同時に更新するように構成された第４の回路さらに備える、請求項９に記載の装置。
【請求項１６】
前記人工神経系を操作する際に、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの前記パラメータを動的に変更するように構成された第４の回路をさらに備える、請求項９に記載の装置。
【請求項１７】
人工神経系を操作するための装置であって、
第１のメモリレイアウトを、第１のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振るための手段と、
前記第１のメモリレイアウトとは異なる第２のメモリレイアウトを、前記第１のニューロンモデルとは異なる複雑性を有する第２のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振るための手段と、
前記人工神経系を操作する際に、前記第１のニューロンモデルまたは前記第２のニューロンモデルのうちの少なくとも１つの、少なくとも１つのインスタンスに関する状態変数を更新するための手段と、
を備える、装置。
【請求項１８】
前記第１のメモリレイアウトが、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセット間で共有される前記パラメータを記憶するための共有メモリを備え、
前記第１のメモリレイアウトが、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの前記状態変数を記憶するための状態変数メモリをさらに備え、
前記第２のメモリレイアウトが、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの前記パラメータと前記状態変数の両方を記憶するための共通メモリを備える、
請求項１７に記載の装置。
【請求項１９】
前記状態変数メモリの少なくとも一部を、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセットのパラメータおよび状態変数で書き換えるための手段をさらに備える、請求項１８に記載の装置。
【請求項２０】
前記第１のニューロンモデルの少なくとも１つのインスタンスの状態変数、または前記第２のニューロンモデルの少なくとも１つのインスタンスのパラメータおよび状態変数が、前記状態変数メモリに記憶されるかどうかをフラグによって示すための手段をさらに備える、請求項１９に記載の装置。
【請求項２１】
前記共通メモリの少なくとも一部を、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセットの状態変数で書き換えるための手段をさらに備える、請求項１８に記載の装置。
【請求項２２】
前記第２のメモリレイアウト内の前記パラメータのサブセットが、前記第２のニューロンモデルのインスタンスに関連付けられる人工ニューロンごとに固有である、請求項１７に記載の装置。
【請求項２３】
前記人工神経系を操作する際に、前記第１のニューロンモデルの１つまたは複数のインスタンスの状態変数と、前記第２のニューロンモデルの１つまたは複数のインスタンスの状態変数とを同時に更新するための手段をさらに備える、請求項１７に記載の装置。
【請求項２４】
前記人工神経系を操作する際に、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの前記パラメータを動的に変更するための手段をさらに備える、請求項１７に記載の装置。
【請求項２５】
人工神経系を操作するためのコンピュータプログラム製品であって、
第１のメモリレイアウトを、第１のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振り、
前記第１のメモリレイアウトとは異なる第２のメモリレイアウトを、前記第１のニューロンモデルとは異なる複雑性を有する第２のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振り、
前記人工神経系を操作する際に、前記第１のニューロンモデルまたは前記第２のニューロンモデルのうちの少なくとも１つの、少なくとも１つのインスタンスに関する状態変数を更新する、
ために実行可能な命令を有する非一時的コンピュータ可読媒体を備える、コンピュータプログラム製品。
【請求項２６】
前記第１のメモリレイアウトが、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセット間で共有される前記パラメータを記憶するための共有メモリを備え、
前記第１のメモリレイアウトが、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの前記状態変数を記憶するための状態変数メモリをさらに備え、
前記第２のメモリレイアウトが、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの前記パラメータと前記状態変数の両方を記憶するための共通メモリを備える、
請求項２５に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２７】
前記コンピュータ可読媒体が、
前記状態変数メモリの少なくとも一部を、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセットのパラメータおよび状態変数で書き換えるためのコードをさらに備える、請求項２６に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２８】
前記コンピュータ可読媒体が、
前記第１のニューロンモデルの少なくとも１つのインスタンスの状態変数、または前記第２のニューロンモデルの少なくとも１つのインスタンスのパラメータおよび状態変数が、前記状態変数メモリに記憶されるかどうかをフラグによって示すためのコードをさらに備える、請求項２７に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２９】
前記コンピュータ可読媒体が、
前記共通メモリの少なくとも一部を、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセットの状態変数で書き換えるためのコードをさらに備える、請求項２６に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項３０】
前記第２のメモリレイアウト内の前記パラメータのサブセットが、前記第２のニューロンモデルのインスタンスに関連付けられる人工ニューロンごとに固有である、請求項２５に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項３１】
前記コンピュータ可読媒体が、
前記人工神経系を操作する際に、前記第１のニューロンモデルの１つまたは複数のインスタンスの状態変数と、前記第２のニューロンモデルの１つまたは複数のインスタンスの状態変数とを同時に更新するためのコードをさらに備える、請求項２５に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項３２】
前記コンピュータ可読媒体が、
前記人工神経系を操作する際に、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの前記パラメータを動的に変更するためのコードをさらに備える、請求項２５に記載のコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
米国特許法第１１９条の下での優先権の主張
[0001]本出願は、２０１４年２月２８日に出願された、米国仮特許出願第６１／９４６，０５１号、および２０１４年５月１日に出願された米国特許出願第１４／２６７，３９４号の利益を主張し、これらの両方は、参照により全体が本明細書に組み込まれる。
【０００２】
[0002]本開示のいくつかの態様は、一般に人工神経系に関し、より詳細には、一般的なニューロンモデルの効率的な実装のための方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
[0003]人工ニューラルネットワークは、人工ニューロン（すなわち、ニューラル処理ユニット）の相互結合されたグループを備え得、計算デバイスであるか、または計算デバイスによって実行される方法を表す。人工ニューラルネットワークは、生物学的ニューラルネットワークにおける対応する構造および／または機能を有し得る。しかしながら、人工ニューラルネットワークは、従来の計算技法が扱いにくい、実行不可能または不適切であるいくつかのアプリケーションに革新的で有用な計算技法を提供することができる。人工ニューラルネットワークが観測から機能を推論することができるので、そのようなネットワークは、タスクまたはデータの複雑さが従来の技法による機能の設計を面倒にするアプリケーションにおいて、特に有用である。
【０００４】
[0004]１つのタイプの人工ニューラルネットワークはスパイキングニューラルネットワークであり、これは、それの動作モデルならびにニューロンおよびシナプスの状態に時間の概念を組み込み、それによって、ニューラルネットワークにおいて計算機能が発生し得る挙動の豊かなセットを提供する。スパイキングニューラルネットワークは、ニューロンがニューロンの状態に基づいて特定の（１つまたは複数の）時間に発火する、または「スパイクする」という概念、および時間がニューロン機能にとって重要であるという概念に基づく。ニューロンが発火するとき、そのニューロンは、他のニューロンに進むスパイクを生成し、他のニューロンは、今度は、このスパイクが受信された時間に基づいてそれらの状態を調整することができる。言い換えれば、ニューラルネットワークにおけるスパイクの相対的タイミングまたは絶対的タイミングで情報が符号化され得る。
【発明の概要】
【０００５】
[0005]本開示のいくつかの態様は、人工神経系を操作するための方法を提供する。本方法は、一般に、第１のメモリレイアウトを、第１のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振ることと、第１のメモリレイアウトとは異なる第２のメモリレイアウトを、第１のニューロンモデルとは異なる複雑性を有する第２のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振ることと、人工神経系を操作する際に、第１のニューロンモデルまたは第２のニューロンモデルのうちの少なくとも１つの、少なくとも１つのインスタンスに関する状態変数を更新することとを含む。
【０００６】
[0006]本開示のいくつかの態様は、人工神経系を操作するための装置を提供する。本装置は、一般に、第１のメモリレイアウトを、第１のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振るように構成された第１の回路と、第１のメモリレイアウトとは異なる第２のメモリレイアウトを、第１のニューロンモデルとは異なる複雑性を有する第２のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振るように構成された第２の回路と、人工神経系を操作する際に、第１のニューロンモデルまたは第２のニューロンモデルのうちの少なくとも１つの、少なくとも１つのインスタンスに関する状態変数を更新するように構成された第３の回路と、を含む。
【０００７】
[0007]本開示のいくつかの態様は、人工神経系を操作するための装置を提供する。本装置は、一般に、第１のメモリレイアウトを、第１のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振るための手段と、第１のメモリレイアウトとは異なる第２のメモリレイアウトを、第１のニューロンモデルとは異なる複雑性を有する第２のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振るための手段と、人工神経系を操作する際に、第１のニューロンモデルまたは第２のニューロンモデルのうちの少なくとも１つの、少なくとも１つのインスタンスに関する状態変数を更新するための手段とを含む。
【０００８】
[0008]本開示のいくつかの態様は、人工神経系を操作するためのコンピュータプログラム製品を提供する。本コンピュータプログラム製品は、一般に、第１のメモリレイアウトを、第１のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振り、第１のメモリレイアウトとは異なる第２のメモリレイアウトを、第１のニューロンモデルとは異なる複雑性を有する第２のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振り、人工神経系を操作する際に、第１のニューロンモデルまたは第２のニューロンモデルのうちの少なくとも１つの、少なくとも１つのインスタンスに関する状態変数を更新する、ために実行可能な命令を有する非一時的コンピュータ可読媒体（たとえば、ストレージデバイス）を含む。
【０００９】
[0009]本開示の上述の特徴が詳細に理解され得るように、添付の図面にその一部が示される態様を参照することによって、上記で簡単に要約された内容のより具体的な説明が得られ得る。ただし、その説明は他の等しく有効な態様に通じ得るので、添付の図面は、本開示のいくつかの典型的な態様のみを示し、したがって、本開示の範囲を限定するものと見なされるべきではないことに留意されたい。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】[0010]本開示のいくつかの態様によるニューロンの例示的なネットワークを示す図。
【図２】[0011]本開示のいくつかの態様による、計算ネットワーク（ニューラルシステムまたはニューラルネットワーク）の例示的な処理ユニット（ニューロン）を示す図。
【図３】[0012]本開示のいくつかの態様による例示的なスパイクタイミング依存可塑性（ＳＴＤＰ）曲線を示す図。
【図４】[0013]本開示のいくつかの態様による、ニューロンの挙動を定義するための正レジームと負レジームとを示す、人工ニューロンに関する状態の例示的なグラフ。
【図５】[0014]本開示のいくつかの態様による、複雑なニューロンモデルのインスタンスごとの例示的なメモリレイアウトを示す図。
【図６】[0015]本開示のいくつかの態様による、一般的なニューロンモデルのインスタンスごとの例示的なメモリレイアウトを示す図。
【図７】[0016]本開示のいくつかの態様による、人工神経系を操作するための例示的な動作の流れ図。
【図７Ａ】[0017]図７に示す動作を実行することが可能な例示的な手段を示す図。
【図８】[0018]本開示のいくつかの態様による、汎用プロセッサを使用して人工神経系を操作するための例示的な実装形態を示す図。
【図９】[0019]本開示のいくつかの態様による、メモリが個々の分散処理ユニットとインターフェースされ得る人工神経系を操作するための例示的な実装形態を示す図。
【図１０】[0020]本開示のいくつかの態様による、分散メモリおよび分散処理ユニットに基づいて人工神経系を操作するための例示的な実装形態を示す図。
【図１１】[0021]本開示のいくつかの態様による、人工神経系の例示的な実装形態を示す図。
【図１２】[0022]本開示のいくつかの態様による、人工神経系の例示的なハードウェア実装形態のブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
[0023]添付の図面を参照しながら本開示の様々な態様について以下でより十分に説明する。ただし、本開示は、多くの異なる形態で実施され得、本開示全体にわたって提示される任意の特定の構造または機能に限定されるものと解釈されるべきではない。むしろ、これらの態様は、本開示が周到で完全になり、本開示の範囲を当業者に十分に伝えるように与えられる。本明細書の教示に基づいて、本開示の範囲は、本開示の任意の他の態様とは無関係に実装されるにせよ、本開示の任意の他の態様と組み合わされるにせよ、本明細書で開示する本開示のいかなる態様をもカバーするものであることを、当業者なら諒解されたい。たとえば、本明細書に記載される任意の数の態様を使用して、装置は実装され得、または方法は実施され得る。さらに、本開示の範囲は、本明細書に記載される本開示の様々な態様に加えてまたはそれらの態様以外に、他の構造、機能、または構造および機能を使用して実施されるそのような装置または方法をカバーするものとする。本明細書で開示する本開示のいずれの態様も、請求項の１つまたは複数の要素によって実施され得ることを理解されたい。
【００１２】
[0024]「例示的」という単語は、本明細書では「例、事例、または例示の働きをすること」を意味するために使用される。「例示的」として本明細書で説明するいかなる態様も、必ずしも他の態様よりも好ましいまたは有利であると解釈されるべきであるとは限らない。
【００１３】
[0025]本明細書では特定の態様について説明するが、これらの態様の多くの変形および置換は本開示の範囲内に入る。好ましい態様のいくつかの利益および利点が説明されるが、本開示の範囲は特定の利益、使用、または目的に限定されるものではない。むしろ、本開示の態様は、様々な技術、システム構成、ネットワーク、およびプロトコルに広く適用可能であるものとし、そのうちのいくつかを例として図および好ましい態様についての以下の説明で示す。発明を実施するための形態および図面は、本開示を限定するものではなく説明するものにすぎず、本開示の範囲は添付の特許請求の範囲およびそれの均等物によって定義される。
【００１４】
例示的なニューラルシステム
[0026]図１は、本開示のいくつかの態様による、複数のレベルのニューロンをもつ例示的なニューラルシステム１００を示す。ニューラルシステム１００は、シナプス結合のネットワーク１０４（すなわち、フィードフォワード結合）を介してニューロンの別のレベル１０６に結合されたニューロンのあるレベル１０２を備え得る。簡単のために、図１には２つのレベルのニューロンのみが示されているが、典型的なニューラルシステムには、より少ないまたはより多くのレベルのニューロンが存在し得る。ニューロンのいくつかは、ラテラル結合を介して同じ層の他のニューロンに結合し得ることに留意されたい。さらに、ニューロンのいくつかは、フィードバック結合を介して前の層のニューロンに戻る形で結合し得る。
【００１５】
[0027]図１に示すように、レベル１０２における各ニューロンは、前のレベル（図１に図示せず）の複数のニューロンによって生成され得る入力信号１０８を受信し得る。信号１０８は、レベル１０２のニューロンへの入力（たとえば、入力電流）を表し得る。そのような入力は、膜電位を充電するためにニューロン膜上に蓄積され得る。膜電位がそれのしきい値に達すると、ニューロンは、発火し、ニューロンの次のレベル（たとえば、レベル１０６）に転送されるべき出力スパイクを生成し得る。そのような挙動は、アナログおよびデジタル実装形態を含むハードウェアおよび／またはソフトウェアでエミュレートまたはシミュレートされ得る。
【００１６】
[0028]生物学的ニューロンでは、ニューロンが発火するときに生成される出力スパイクは、活動電位と呼ばれる。電気信号は、約１００ｍＶの振幅と約１ｍｓの持続時間とを有する比較的急速で、一時的で、あるか無いかの神経インパルスである。一連の結合されたニューロンを有するニューラルシステムの特定の態様（たとえば、図１におけるあるレベルのニューロンから別のレベルのニューロンへのスパイクの転送）では、あらゆる活動電位が基本的に同じ振幅と持続時間とを有するので、信号における情報は、振幅によってではなく、スパイクの周波数および数（またはスパイクの時間）によってのみ表される。活動電位によって搬送される情報は、スパイク、スパイクしたニューロン、および１つまたは複数の他のスパイクに対するスパイクの時間によって決定される。
【００１７】
[0029]図１に示すように、あるレベルのニューロンから別のレベルのニューロンへのスパイクの転送は、シナプス結合（または単に「シナプス」）のネットワーク１０４によって達成され得る。シナプス１０４は、レベル１０２のニューロン（シナプス１０４に対するシナプス前ニューロン）から出力信号（すなわち、スパイク）を受信し得る。いくつかの態様では、これらの信号は、調整可能なシナプス重みｗ１（ｉ，ｉ＋１），．．．，ｗＰ（ｉ，ｉ＋１）（ここでＰは、レベル１０２のニューロンとレベル１０６のニューロンとの間のシナプス結合の総数である）に従ってスケーリングされ得る。他の態様では、シナプス１０４は、いかなるシナプス重みをも適用しないことがある。さらに、（スケーリングされた）信号は、レベル１０６における各ニューロン（シナプス１０４に対するシナプス後ニューロン）の入力信号として合成され得る。レベル１０６におけるあらゆるニューロンは、対応する合成された入力信号に基づいて、出力スパイク１１０を生成し得る。出力スパイク１１０は、次いで、シナプス結合の別のネットワーク（図１には図示せず）を使用して、別のレベルのニューロンに転送され得る。
【００１８】
[0030]生物学的シナプスは、電気シナプスまたは化学シナプスのいずれに分類され得る。電気シナプスは、興奮性信号を送るために主に使用される一方、化学シナプスは、シナプス後ニューロンにおける興奮性活動または抑制性（過分極化）活動のいずれかを調停することができ、ニューロン信号を増幅する役目を果たすこともできる。興奮性信号は通常、膜電位を脱分極する（すなわち、静止電位に対して膜電位を増加させる）。しきい値を超えて膜電位を脱分極するために十分な興奮性信号が一定期間内に受信された場合、シナプス後ニューロンに活動電位が生じる。対照的に、抑制性信号は一般に、膜電位を過分極する（すなわち、低下させる）。抑制性信号は、十分に強い場合、興奮性信号のすべてを相殺し、膜電位がしきい値に達するのを防止することができる。シナプス興奮を相殺することに加えて、シナプス抑制は、自発活動性（spontaneously active）ニューロンに対して強力な制御を行うことができる。自発活動性ニューロンは、たとえば、それのダイナミクスまたはフィードバックに起因するさらなる入力なしにスパイクするニューロンを指す。これらのニューロンにおける活動電位の自発的な生成を抑圧することによって、シナプス抑制は、ニューロンの発火のパターンを形成することができ、それは、一般にスカルプチャリングと呼ばれる。様々なシナプス１０４は、望まれる挙動に応じて、興奮性シナプスまたは抑制性シナプスの任意の組合せとして働き得る。
【００１９】
[0031]ニューラルシステム１００は、汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）もしくは他のプログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）、個別ゲートもしくはトランジスタ論理、個別ハードウェア構成要素、プロセッサによって実行されるソフトウェアモジュール、またはそれらの任意の組合せによってエミュレートされ得る。ニューラルシステム１００は、たとえば画像およびパターン認識、機械学習、モータ制御など、広範なアプリケーションにおいて利用され得る。ニューラルシステム１００における各ニューロンは、ニューロン回路として実装され得る。出力スパイクを開始するしきい値まで充電されるニューロン膜は、たとえば、そこを通って流れる電流を積分するキャパシタとして実装され得る。
【００２０】
[0032]一態様では、キャパシタは、ニューロン回路の電流積分デバイスとして除去され得、その代わりにより小さいメモリスタ（memristor）要素が使用され得る。この手法は、ニューロン回路において、ならびにかさばるキャパシタが電流積分器として利用される様々な他のアプリケーションにおいて適用され得る。さらに、シナプス１０４の各々は、メモリスタ要素に基づいて実装され得、シナプス重みの変化は、メモリスタ抵抗の変化に関係し得る。ナノメートルの特徴サイズのメモリスタを用いると、ニューロン回路およびシナプスの面積が大幅に低減され得、それによって、非常に大規模なニューラルシステムハードウェア実装形態の実装が実用的になり得る。
【００２１】
[0033]ニューラルシステム１００をエミュレートするニューラルプロセッサの機能は、シナプス結合の重みに依存し得、それはニューロン間の結合の強さを制御し得る。シナプス重みは、パワーダウン後にプロセッサの機能を維持するために、不揮発性メモリに記憶され得る。一態様では、シナプス重みメモリは、主たるニューラルプロセッサチップとは別個の外部チップ上に実装され得る。シナプス重みメモリは、交換可能メモリカードとしてニューラルプロセッサチップとは別個にパッケージ化され得る。これは、ニューラルプロセッサに多様な機能を提供することができ、特定の機能は、ニューラルプロセッサに現在取り付けられているメモリカードに記憶されたシナプス重みに基づき得る。
【００２２】
[0034]図２は、本開示のいくつかの態様による、計算ネットワーク（たとえば、ニューラルシステムまたはニューラルネットワーク）の処理ユニット（たとえば、人工ニューロン２０２）の一例２００を示す。たとえば、ニューロン２０２は、図１のレベル１０２のニューロンおよび１０６のニューロンのうちのいずれかに対応し得る。ニューロン２０２は、複数の入力信号２０４1〜２０４N（ｘ1〜ｘN）を受信し得、それは、ニューラルシステムの外部にある信号、または同じニューラルシステムの他のニューロンによって生成された信号、またはその両方であり得る。入力信号は、電流または電圧、実数値または複素数値であり得る。入力信号は、固定小数点表現または浮動小数点表現をもつ数値を備え得る。これらの入力信号は、調整可能なシナプス重み２０６１〜２０６Ｎ（ｗ1〜ｗN）に従って信号をスケーリングするシナプス結合を通してニューロン２０２に伝えられ得、ここで、Ｎはニューロン２０２の入力接続の総数であり得る。
【００２３】
[0035]ニューロン２０２は、スケーリングされた入力信号を合成し、出力信号２０８（すなわち、信号ｙ）を生成するために合成されスケーリングされた入力を使用し得る。出力信号２０８は、電流または電圧、実数値または複素数値であり得る。出力信号は、固定小数点表現または浮動小数点表現をもつ数値を備え得る。出力信号２０８は、次いで、同じニューラルシステムの他のニューロンへの入力信号として、または同じニューロン２０２への入力信号として、またはニューラルシステムの出力として伝達され得る。
【００２４】
[0036]処理ユニット（ニューロン２０２）は電気回路によってエミュレートされ得、それの入力接続および出力接続は、シナプス回路をもつ配線によってエミュレートされ得る。処理ユニット、それの入力接続および出力接続はまた、ソフトウェアコードによってエミュレートされ得る。処理ユニットはまた、電気回路によってエミュレートされ得るが、それの入力接続および出力接続はソフトウェアコードによってエミュレートされ得る。一態様では、計算ネットワーク中の処理ユニットはアナログ電気回路を備え得る。別の態様では、処理ユニットはデジタル電気回路を備え得る。さらに別の態様では、処理ユニットは、アナログ構成要素とデジタル構成要素の両方をもつミックスド・シグナル電気回路を備え得る。計算ネットワークは、上述の形態のいずれの処理ユニットをも備え得る。そのような処理ユニットを使用した計算ネットワーク（ニューラルシステムまたはニューラルネットワーク）は、たとえば画像およびパターン認識、機械学習、モータ制御など、広範なアプリケーションにおいて利用され得る。
【００２５】
[0037]ニューラルネットワークをトレーニングする過程で、シナプス重み（たとえば、図１の重みｗ１（ｉ，ｉ＋１），．．．，ｗＰ（ｉ，ｉ＋１）および／または図２の重み２０６1〜２０６N）がランダム値により初期化され得、学習ルールに従って増加または減少し得る。学習ルールのいくつかの例として、スパイクタイミング依存可塑性（ＳＴＤＰ）学習ルール、Ｈｅｂｂ則、Ｏｊａ則、Ｂｉｅｎｅｎｓｔｏｃｋ−Ｃｏｐｐｅｒ−Ｍｕｎｒｏ（ＢＣＭ）則などがある。非常に多くの場合、重みは、２つの値のうちの１つに安定し得る（すなわち、重みの双峰分布）。シナプス重み当たりのビット数を低減し、シナプス重みを記憶するメモリとの間の読取りおよび書込みの速度を上げ、シナプスメモリの電力消費量を低減するためにこの効果が利用されることができる。
【００２６】
シナプスタイプ
[0038]ニューラルネットワークのハードウェアおよびソフトウェアモデルでは、シナプス関係機能の処理がシナプスタイプに基づき得る。シナプスタイプは、非塑性シナプス（non-plastic synapse）（重みおよび遅延の変化がない）と、可塑性シナプス（重みが変化し得る）と、構造遅延可塑性シナプス（重みおよび遅延が変化し得る）と、完全可塑性シナプス（重み、遅延および結合性が変化し得る）と、それの変形（たとえば、遅延は変化し得るが、重みまたは結合性の変化はない）とを備え得る。これの利点は、処理が再分割され得ることである。たとえば、非塑性シナプスは、可塑性機能を実行すること（またはそのような機能が完了するのを待つこと）を必要とし得ない。同様に、遅延および重み可塑性は、一緒にまたは別々に、順にまたは並列に動作し得る動作に再分割され得る。異なるタイプのシナプスは、適用される異なる可塑性タイプの各々の異なるルックアップテーブルまたは式およびパラメータを有し得る。したがって、本方法は、シナプスのタイプの関係するテーブルにアクセスすることになる。
【００２７】
[0039]また、スパイクタイミング依存構造可塑性がシナプス可塑性とは無関係に実行され得るという事実のさらなる含意がある。構造可塑性（すなわち、遅延量の変化）は前後スパイク時間差（pre-post spike time difference）の直接関数であり得るので、構造可塑性は、重みの大きさに変化がない場合（たとえば、重みが最小値または最大値に達したか、あるいはそれが何らかの他の理由により変更されない場合）でも実行され得る。代替的に、それは、重み変化量に応じて、または重みもしくは重み変化の限界に関係する条件に基づいて設定され得る。たとえば、重み変化が生じたとき、または重みが最大限に達するのではなく、重みがゼロに達した場合のみ、シナプス遅延が変化し得る。しかしながら、これらのプロセスが並列化され、メモリアクセスの数および重複を低減し得るように、独立した機能を有することが有利であり得る。
【００２８】
シナプス可塑性の決定
[0040]神経可塑性（または単に「可塑性」）は、脳内のニューロンおよびニューラルネットワークがそれらのシナプス結合と挙動とを、新しい情報、感覚上の刺激、発展、損傷または機能不全に応答して変える能力である。可塑性は、生物学における学習および記憶にとって、また計算論的神経科学およびニューラルネットワークにとって重要である。（たとえば、Ｈｅｂｂ則理論による）シナプス可塑性、スパイクタイミング依存可塑性（ＳＴＤＰ）、非シナプス可塑性、活性依存可塑性、構造可塑性および恒常的可塑性など、様々な形の可塑性が研究されている。
【００２９】
[0041]ＳＴＤＰは、脳内の場合のようなニューロン間のシナプス結合の強さを調整する学習プロセスである。結合強度は、特定のニューロンの出力スパイクおよび受信入力スパイク（すなわち、活動電位）の相対的タイミングに基づいて調整される。ＳＴＤＰプロセスの下で、あるニューロンに対する入力スパイクが、平均して、そのニューロンの出力スパイクの直前に生じる傾向がある場合、長期増強（ＬＴＰ）が生じ得る。その場合、その特定の入力はいくらか強くなる。対照的に、入力スパイクが、平均して、出力スパイクの直後に生じる傾向がある場合、長期抑圧（ＬＴＤ）が生じ得る。その場合、その特定の入力はいくらか弱くなるので、「スパイクタイミング依存可塑性」と呼ばれる。したがって、シナプス後ニューロンの興奮の原因であり得る入力は、将来的に寄与する可能性がさらに高くなる一方、シナプス後スパイクの原因ではない入力は、将来的に寄与する可能性が低くなる。結合の初期セットのサブセットが残る一方で、その他の部分の影響がゼロまたはゼロの近くまで低減されるまで、このプロセスは続く。
【００３０】
[0042]ニューロンは一般に、その入力の多くが短い期間内に生じる（すなわち、出力をもたらすのに十分に累積している）ときに出力スパイクを生成するので、通常残っている入力のサブセットは、時間的に相関する傾向のあった入力を含む。さらに、出力スパイクの前に生じる入力は強化されるので、最も早い十分に累積的な相関指示を提供する入力は結局、ニューロンへの最終入力となる。
【００３１】
[0043]ＳＴＤＰ学習ルールは、シナプス前ニューロンのスパイク時間ｔpreとシナプス後ニューロンのスパイク時間ｔpostとの間の時間差（すなわち、ｔ＝ｔpost−ｔpre）に応じて、シナプス前ニューロンをシナプス後ニューロンに結合するシナプスのシナプス重みを効果的に適合させ得る。ＳＴＤＰの通常の公式化は、時間差が正である（シナプス前ニューロンがシナプス後ニューロンの前に発火する）場合にシナプス重みを増加させ（すなわち、シナプスを増強し）、時間差が負である（シナプス後ニューロンがシナプス前ニューロンの前に発火する）場合にシナプス重みを減少させる（すなわち、シナプスを抑制する）ことである。
【００３２】
[0044]ＳＴＤＰプロセスでは、経時的なシナプス重みの変化は通常、以下の式によって与えられるように、指数関数的減衰を使用して達成され得る。
【数１】
2017510890.tif 000003
ここで、ｋ+およびｋ-はそれぞれ、正の時間差および負の時間差の時定数であり、ａ+およびａ-は対応するスケーリングの大きさであり、μは正の時間差および／または負の時間差に適用され得るオフセットである。
【００３３】
[0045]図３は、ＳＴＤＰによる、シナプス前スパイクおよびシナプス後スパイクの相対的タイミングに応じたシナプス重み変化の例示的なグラフ３００を示す。シナプス前ニューロンがシナプス後ニューロンの前に発火する場合、グラフ３００の部分３０２に示すように、対応するシナプス重みは増加し得る。この重み増加は、シナプスのＬＴＰと呼ばれ得る。グラフ部分３０２から、シナプス前スパイク時間とシナプス後スパイク時間との間の時間差に応じて、ＬＴＰの量がほぼ指数関数的に減少し得ることが観測され得る。グラフ３００の部分３０４に示すように、発火の逆の順序は、シナプス重みを減少させ、シナプスのＬＴＤをもたらし得る。
【００３４】
[0046]図３のグラフ３００に示すように、ＳＴＤＰグラフのＬＴＰ（原因）部分３０２に負のオフセットμが適用され得る。ｘ軸の交差３０６のポイント（ｙ＝０）は、層ｉ−１（シナプス前層）からの原因入力の相関を考慮して、最大タイムラグと一致するように構成され得る。フレームベースの入力（すなわち、入力は、スパイクまたはパルスを備える特定の持続時間のフレームの形態である）の場合、オフセット値μは、フレーム境界を反映するように計算され得る。フレームにおける第１の入力スパイク（パルス）が、直接的にシナプス後電位によってモデル化されるように、またはニューラル状態への影響の点で、経時的に減衰すると考えられ得る。フレームにおける第２の入力スパイク（パルス）が、特定の時間フレームの関連するまたは相関すると考えられる場合、フレームの前および後の関連する時間は、その時間フレーム境界で分離され、関連する時間の値が異なり得る（たとえば、１つのフレームよりも大きい場合は負、１つのフレームよりも小さい場合は正）ように、ＳＴＤＰ曲線の１つまたは複数の部分をオフセットすることによって、可塑性の点で異なって扱われ得る。たとえば、負のオフセットμが、曲線が、フレーム時間よりも大きい前後の時間で実際にゼロよりも下になり、結果的にＬＴＰの代わりにＬＴＤの一部になるように、ＬＴＰをオフセットするために設定され得る。
【００３５】
ニューロンモデルおよび演算
[0047]有用なスパイキングニューロンモデルを設計するための一般的原理がいくつかある。良いニューロンモデルは、２つの計算レジーム、すなわち、一致検出および関数計算の点で豊かな潜在的挙動を有し得る。その上、良いニューロンモデルは、時間コーディングを可能にするための２つの要素を有する必要がある。すなわち、入力の到着時間は出力時間に影響を与え、一致検出は狭い時間ウィンドウを有することができる。最後に、計算上魅力的であるために、良いニューロンモデルは、連続時間に閉形式解を有することができ、ニアアトラクター（near attractor）と鞍点とを含む安定した挙動を有し得る。言い換えれば、有用なニューロンモデルは、実用的なニューロンモデルであり、豊かで、現実的で、生物学的に一貫した挙動をモデル化するために使用され得、神経回路のエンジニアリングとリバースエンジニアリングの両方を行うために使用され得るニューロンモデルである。
【００３６】
[0048]ニューロンモデルは事象、たとえば入力の到着、出力スパイク、または内部的であるか外部的であるかを問わず他の事象に依存し得る。豊かな挙動レパートリーを実現するために、複雑な挙動を示すことができる状態機械が望まれ得る。事象の発生自体が、入力の寄与（ある場合）とは独立に、状態機械に影響を与え、事象の後のダイナミクスを制限し得る場合、システムの将来の状態は、単なる状態および入力の関数ではなく、むしろ状態、事象および入力の関数である。
【００３７】
[0049]一態様では、ニューロンｎは、下記のダイナミクスによって決定される膜電圧ｖn（ｔ）によるスパイキングリーキー積分発火ニューロンとしてモデル化され得る。
【数２】
2017510890.tif 000004
ここでαおよびβはパラメータであり、ｗm,nは、シナプス前ニューロンｍをシナプス後ニューロンｎに結合するシナプスのシナプス重みであり、ｙm（ｔ）は、ニューロンｎの細胞体に到着するまでΔｔm,nに従って樹状遅延または軸索遅延によって遅延し得るニューロンｍのスパイキング出力である。
【００３８】
[0050]シナプス後ニューロンへの十分な入力が達成された時間からシナプス後ニューロンが実際に発火する時間までの遅延があることに留意されたい。イジケヴィッチの単純モデルなど、動的スパイキングニューロンモデルでは、脱分極しきい値ｖtとピークスパイク電圧ｖpeakとの間に差がある場合、時間遅延が生じ得る。たとえば、単純モデルでは、電圧および復元のための１対の微分方程式、すなわち、
【数３】
2017510890.tif 000005
【数４】
2017510890.tif 000006
によってニューロン細胞体ダイナミクス（neuron soma dynamics）が決定され得る。ここでｖは膜電位であり、ｕは、膜復元変数であり、ｋは、膜電位ｖの時間スケールを記述するパラメータであり、ａは、復元変数ｕの時間スケールを記述するパラメータであり、ｂは、膜電位ｖのしきい値下変動に対する復元変数ｕの感度を記述するパラメータであり、ｖrは、膜静止電位であり、Ｉは、シナプス電流であり、Ｃは、膜のキャパシタンスである。このモデルによれば、ニューロンはｖ＞ｖpeakのときにスパイクすると定義される。
【００３９】
Ｈｕｎｚｉｎｇｅｒ  Ｃｏｌｄモデル
[0051]Ｈｕｎｚｉｎｇｅｒ  Ｃｏｌｄニューロンモデルは、豊かな様々な神経挙動を再生し得る最小二重レジームスパイキング線形動的モデルである。モデルの１次元または２次元の線形ダイナミクスは２つのレジームを有することができ、時定数（および結合）はレジームに依存し得る。しきい値下レジームでは、時定数は、慣例により負であり、一般に生物学的に一貫した線形方式で静止状態に細胞を戻す役目を果たすリーキーチャネルダイナミクスを表す。しきい値上レジームにおける時定数は、慣例により正であり、一般にスパイク生成のレイテンシを生じさせる一方でスパイク状態に細胞を駆り立てる反リーキーチャネルダイナミクスを反映する。
【００４０】
[0052]図４に示すように、モデルのダイナミクスは２つの（またはそれよりも多くの）レジームに分割され得る。これらのレジームは、負レジーム４０２（リーキー積分発火（ＬＩＦ）ニューロンモデルと混同されないように互換的にＬＩＦレジームとも呼ばれる）および正レジーム４０４（反リーキー積分発火（ＡＬＩＦ）ニューロンモデルと混同されないように互換的にＡＬＩＦレジームとも呼ばれる）と呼ばれ得る。負レジーム４０２では、状態は将来の事象の時点において静止（ｖ-）に向かう傾向にある。この負レジームでは、モデルは一般に、時間的入力検出特性と他のしきい値下挙動とを示す。正レジーム４０４では、状態はスパイキング事象（ｖs）に向かう傾向がある。この正レジームでは、モデルは、後続の入力事象に応じてスパイクにレイテンシを生じさせるなどの計算特性を示す。事象の点からのダイナミクスの公式化およびこれら２つのレジームへのダイナミクスの分離は、モデルの基本的特性である。
【００４１】
[0053]線形二重レジーム２次元ダイナミクス（状態ｖおよびｕの場合）は、慣例により次のように定義され得る。
【数５】
2017510890.tif 000007
【数６】
2017510890.tif 000008
ここでｑρおよびｒは、結合のための線形変換変数である。
【００４２】
[0054]シンボルρは、ダイナミクスレジームを示すためにここで使用され、特定のレジームの関係を論述または表現するときに、それぞれ負レジームおよび正レジームについて符号「−」または「＋」にシンボルρを置き換える慣例がある。
【００４３】
[0055]モデル状態は、膜電位（電圧）ｖおよび復元電流ｕによって定義される。基本形態では、レジームは基本的にモデル状態によって決定される。正確で一般的な定義の微妙だが重要な側面があるが、差し当たり、モデルが、電圧ｖがしきい値（ｖ+）を上回る場合に正レジーム４０４にあり、そうでない場合に負レジーム４０２にあると考える。
【００４４】
[0056]レジーム依存時定数は、負レジーム時定数であるτ-と正レジーム時定数であるτ+とを含む。復元電流時定数τuは通常、レジームから独立している。便宜上、τuと同様に、指数およびτ+が一般に正となる正レジームの場合に、電圧発展（voltage evolution）に関する同じ表現が使用され得るように、減衰を反映するために負の量として負レジーム時定数τ-が一般に指定される。
【００４５】
[0057]２つの状態要素のダイナミクスは、事象において、ヌルクラインから状態をオフセットする変換によって結合され得、ここで変換変数は、
【数７】
2017510890.tif 000009
【数８】
2017510890.tif 000010
であり、δ、ε、βおよびｖ-、ｖ+はパラメータである。ｖρのための２つの値は、２つのレジームのための参照電圧のベースである。パラメータｖ-は、負レジームのためのベース電圧であり、膜電位は一般に、負レジームにおいてｖ-に減衰することになる。パラメータｖ+は、正レジームのためのベース電圧であり、膜電位は一般に、正レジームにおいてｖ+から離れる傾向となる。
【００４６】
[0058]ｖおよびｕのためのヌルクラインは、それぞれ変換変数ｑρおよびｒの負によって与えられる。パラメータδは，ｕヌルクラインの傾きを制御するスケール係数である。パラメータεは通常、−ｖ-に等しく設定される。パラメータβは、両方のレジームにおいてｖヌルクラインの傾きを制御する抵抗値である。τρ時定数パラメータは、指数関数的減衰だけでなく、各レジームにおいて別個にヌルクラインの傾きを制御する。
【００４７】
[0059]モデルは、電圧ｖが値ｖsに達したときにスパイクするように定義される。続いて、状態は通常、（技術的に、スパイク事象と同じ１つのものであり得る）リセット事象でリセットされる。
【数９】
2017510890.tif 000011
【数１０】
2017510890.tif 000012
ここで、
【数１１】
2017510890.tif 000013
およびΔｕはパラメータである。リセット電圧
【数１２】
2017510890.tif 000014
は通常、ｖ-にセットされる。
【００４８】
[0060]瞬時結合の原理によって、状態について（また、単一の指数項による）だけではなく、特定の状態に到達するために必要とされる時間についても、閉形式解が可能である。閉形式状態解は、次のとおりである。
【数１３】
2017510890.tif 000015
【数１４】
2017510890.tif 000016
【００４９】
[0061]したがって、モデル状態は、入力（シナプス前スパイク）または出力（シナプス後スパイク）などの事象に伴ってのみ更新され得る。また、演算が（入力があるか、出力があるかを問わず）任意の特定の時間に実行され得る。
【００５０】
[0062]その上、瞬時結合原理によって、反復的技法または数値解法（たとえば、オイラー数値解法）なしに、特定の状態に到達する時間が事前に決定され得るように、シナプス後スパイクの時間が予想され得る。前の電圧状態ｖ0を踏まえ、電圧状態ｖfに到達するまでの時間遅延は、次の式によって与えられる。
【数１５】
2017510890.tif 000017
【００５１】
[0063]スパイクが、電圧状態ｖがｖsに到達する時間に生じると定義される場合、電圧が所与の状態ｖにある時間から測定されたスパイクが生じるまでの時間量、または相対的遅延に関する閉形式解は、次のとおりである。
【数１６】
2017510890.tif 000018
ここで、
【数１７】
2017510890.tif 000019
は通常、パラメータｖ+にセットされるが、他の変形も可能であり得る。
【００５２】
[0064]モデルダイナミクスの上記の定義は、モデルが正レジームにあるか、それとも負レジームにあるかに依存する。上述のように、結合およびレジームρは、事象に伴って計算され得る。状態の伝搬のために、レジームおよび結合（変換）変数は、最後の（前の）事象の時間における状態に基づいて定義され得る。続いてスパイク出力時間を予想するために、レジームおよび結合変数は、次の（最新の）事象の時間における状態に基づいて定義され得る。
【００５３】
[0065]Ｃｏｌｄモデルの、適時にシミュレーション、エミュレーションまたはモデルを実行するいくつかの可能な実装形態がある。これは、たとえば、事象更新モード、ステップ事象更新モード、およびステップ更新モードを含む。事象更新は、（特定の瞬間における）事象または「事象更新」に基づいて状態が更新される更新である。ステップ更新は、間隔（たとえば、１ｍｓ）をおいてモデルが更新される更新である。これは必ずしも、反復的技法または数値解法を必要とするとは限らない。また、事象がステップもしくはステップ間で生じる場合または「ステップ事象」更新によってモデルを更新するのみによって、ステップベースのシミュレータにおいて限られた時間分解能で事象ベースの実装形態が可能である。
【００５４】
ニューラルコーディング
[0066]図１の人工ニューロン１０２、１０６から構成されるニューラルネットワークモデルなどの有用なニューラルネットワークモデルは、一致コーディング、時間コーディングまたはレートコーディングなど、様々な好適なニューラルコーディング方式のうちのいずれかを介して情報を符号化することができる。一致コーディングでは、情報は、ニューロン集団の活動電位（スパイキング活動）の一致（または時間的近接度）で符号化される。時間コーディングでは、ニューロンは、絶対時間であるか相対時間であるかを問わず、活動電位（すなわち、スパイク）の正確なタイミングを通して情報を符号化する。したがって、情報は、ニューロン集団の間でスパイクの相対的タイミングで符号化され得る。対照的に、レートコーディングは、発火レートまたは集団発火レートでニューラル情報をコーディングすることを伴う。
【００５５】
[0067]ニューロンモデルは、時間コーディングを実行し得る場合、（レートは単に、タイミングまたはスパイク間の間隔の関数であるので）レートコーディングも実行し得る。時間コーディングを行うために、良いニューロンモデルは２つの要素を有する必要がある。すなわち、（１）入力の到着時間は出力時間に影響を与え、（２）一致検出は狭い時間ウィンドウを有することができる。時間パターンの要素を適切に遅延させることによって、要素はタイミング一致に組み込まれ得るので、結合遅延は、一致検出を時間パターン復号に拡大するための１つの手段を提供する。
【００５６】
到着時間
[0068]良いニューロンモデルでは、入力の到着の時間は、出力の時間に影響を与えるはずである。シナプス入力は、ディラックのデルタ関数であるか、成形シナプス後電位（ＰＳＰ：shaped post-synaptic potential）であるかを問わず、興奮性（ＥＰＳＰ）であるか、抑制性（ＩＰＳＰ）であるかを問わず、到着時間（たとえば、デルタ関数またはステップもしくは他の入力関数の開始もしくはピークの時間）を有し、これは入力時間と呼ばれ得る。ニューロン出力（すなわち、スパイク）は、（細胞体、軸索に沿ったポイント、または軸索の端部など、どこで測定される場合でも）発生の時間を有し、これは出力時間と呼ばれ得る。出力時間は、スパイクのピークの時間、スパイクの開始の時間、または出力波形に関係する任意の他の時間であり得る。支配的原理は、出力時間が入力時間に依存することである。
【００５７】
[0069]一見したところ、すべてのニューロンモデルがこの原理に従うと思われるかもしれないが、これは一般には当てはまらない。たとえば、レートベースのモデルは、この特徴を有しない。多くのスパイキングモデルも、一般には適合しない。リーキー積分発火（ＬＩＦ）モデルは、（しきい値を越えて）追加の入力がある場合にさらに速く発火することはない。その上、非常に高いタイミング分解能でモデル化された場合に適合する可能性があるモデルは多くの場合、タイミング分解能がたとえば１ｍｓのステップに限定されているときに適合しない。
【００５８】
入力
[0070]ニューロンモデルへの入力はディラックのデルタ関数、たとえば電流としての入力または伝導性ベースの入力を含み得る。後者の場合、ニューロン状態への寄与は連続的または状況依存的であり得る。
【００５９】
一般的なニューロンモデルの効率的な実装のためのシステム
[0071]神経科学コミュニティにおいて多くの異なるニューロンモデルが提案されているが、スパイキングニューラルネットワークの研究者は、それらの限られたサブセットだけを使用する傾向がある。より柔軟なニューロンは、通常、シミュレートするためにより計算集約型であるため、これらの一般的なニューロンモデルは、主に柔軟性または計算効率のいずれかに基づいて選択され得る。計算効率を達成するために、研究者はまず、モデルのどの能力が必要とされており、どれが余分であるかを決定し得る。その後、研究者は、彼らの特定のネットワーク（たとえば、図１のニューラルネットワーク１００）またはアプリケーションに、ニューロンモデルの簡略化されたバージョンを実装し得る。
【００６０】
[0072]ニューロンモデルのどの特徴が、特定のニューラルネットワークにとって必要とされるか、および効率的なシミュレーションのためにニューロンモデルを簡略にする最良の方法を識別するプロセスは、困難であり得る。さらに、異なるニューラルネットワークまたはアプリケーションのためにこのプロセスを繰り返すことは、時間がかかる場合がある。
【００６１】
[0073]本開示のいくつかの態様は、ハードウェアプラットフォームにおいて一般的に使用されるニューロンモデルの実装形態と、ニューラルネットワーク（人工神経系）内のニューロンインスタンスごとに固有のパラメータ値を指定するための手段とを提供する。
【００６２】
一般的なニューロンモデル
[0074]様々な程度の柔軟性および複雑性を有する多数のニューロンモデルがある。本開示で提示されるニューロンモデルは、決して網羅的なリストであることを意味するものではなく、しかしながら、代わりに、ハードウェア実装形態のために提案されたソリューションの説明ための基礎を提供するためのものである。
【００６３】
[0075]最も一般的に使用される神経モデルのうちの１つは、リーキー積分発火（ＬＩＦ）ニューロンモデルである。ＬＩＦニューロンモデルの支配方程式は、以下のように定義され得る。
【数１８】
2017510890.tif 000020
上式で、ｖmは膜電位であり、ｖrは静止膜電位であり、Ｃmは膜容量であり、Ｒmは膜抵抗であり、
【数１９】
2017510890.tif 000021
は以前のスパイク時間であり、ｔrは不応期であり、Ｉsは入力シナプス電流である。
【００６４】
[0076]別の一般的に使用されるニューロンモデルは、双安定ニューロンモデルである。双安定ニューロンモデルは多くの症状において存在するが、本開示では簡略化されたバージョンが提供される。簡略化された双安定ニューロンモデルの支配方程式は、以下のように定義され得る。
【数２０】
2017510890.tif 000022
および
【数２１】
2017510890.tif 000023
上式で、ｖmは膜電位であり、τbはスパイキング周期時定数であり、Ａ（・）は活性関数であり、Ｉsは入力シナプス電流である。
【００６５】
一般的なニューロンモデルの効率的な実装
[0077]区分線形ニューロンモデリングに基づく方法は、ニューロンモデルを定義するための柔軟性の高いフレームワークである。しかしながら、この柔軟性の代価は複雑である。より具体的には、本方法は、異なるニューロンモデルの豊富なセットを表現するために、多数のパラメータおよび状態変数を必要とする。パラメータおよび状態変数の数は非常に多いので、パラメータと状態変数の両方は、単一ニューロンインスタンスの一部としてともに記憶され得ない。これは、ニューロンのダイナミクスまたはタイプを決定するパラメータ変数が、ニューロンのグループ間で共有されることを必要とする。さらに、このフレームワークに関連付けられる方程式は、しばしば、一般的なニューロンの単純な支配方程式よりも計算コストが高い場合がある。
【００６６】
支配方程式のネイティブ実装
[0078]区分線形ニューロンモデリングに基づく方法は、一般的なニューロンモデルと同じ支配ダイナミクスを生成することができる。しかしながら、一般的なニューロンモデルは非常に頻繁に使用され、ネイティブ実装が正当化されるほど支配方程式は簡単である。区分線形ニューロンモデリングフレームワークによって作成されたニューロンモデルを支配する方程式を再利用する代わりに、一般的なニューロンのための支配方程式は、ハードウェアでネイティブに実装される。次に、区分線形ニューロンモデリングフレームワークを使用して作成されたものの代わりに、一般的なニューロンから構成されるニューラルネットワーク（人工神経系）が、より効率的にシミュレーションされ得る。
【００６７】
状態メモリの再利用
[0079]一般的なニューロンモデルは、区分線形ニューロンモデリングフレームワークで作成されたニューロンモデルよりもはるかに簡単であるため、メモリ内のそれらの表現はよりコンパクトであり得る。実際には、これらの一般的なニューロンモデルはコンパクトなので、それらのパラメータと状態変数の両方は、区分線形ニューロンモデリングフレームワークを使用して作成されたニューロンだけの状態変数と同じ、またはより少ないメモリを必要とする。言い換えれば、区分線形ニューロンモデリングフレームワークで作成されたニューロンの状態変数だけを記憶するために必要なメモリは、一般的なニューロンモデルのパラメータと状態変数の両方を記憶するために必要なメモリの量以上である。
【００６８】
[0080]区分線形ニューロンモデリングフレームワークを使用して作成されたニューロンのインスタンスのメモリレイアウトが図５に示されている。図５から、パラメータ変数は、共有メモリ５０２に記憶されていることが観察され得、それは、ネットワーク内のニューロンインスタンスのサブセットは同じダイナミクスを共有することを指示する。
【００６９】
[0081]図５は、本開示のいくつかの態様による、区分線形ニューロンモデリングフレームワークを使用して作成されたニューロンモデルのインスタンスごとの例示的なメモリレイアウト５００を示している。各ニューロンインスタンスは、パラメータ値が記憶されている共有メモリ５０２内の位置に対応するタイプを割り当てられ得る。各ニューロンインスタンスはまた、その特定の状態変数に割り振られたある程度の量のメモリ、すなわち、図５に示されるメモリ５０４を有する。
【００７０】
[0082]図６は、本開示のいくつかの態様による、一般的なニューロンのインスタンスのメモリレイアウト６０２の例６００を示している。図６から、一般的なニューロンのインスタンスのパラメータと状態変数の両方が、区分線形ニューロンモデリングフレームワークを使用して作成されたニューロンインスタンスの状態変数だけのために確保された同じメモリに記憶されていることが観察され得る。したがって、一般的なニューロンに関するニューロンタイプの概念は存在せず、一般的なニューロンの各インスタンスは、固有のダイナミクスを有し得る。図６は、一般的なニューロンモデルのインスタンスごとのメモリレイアウト６０２を示している。区分線形ニューロンモデリングフレームワークを使用して作成されたニューロンインスタンスとは対照的に、独立したパラメータ値は、一般的なニューロンのインスタンスごとに記憶され得る。
【００７１】
[0083]図５および図６は、区分線形ニューロンモデリングフレームワークを使用して作成された各ニューロンインスタンスの状態変数のために確保されたメモリが、各一般的なニューロンインスタンスによって再利用され得ることを示している。これは、区分線形ニューロンモデリングフレームワークを使用して作成されたニューロンの状態変数のいずれかのために、または一般的なニューロンのパラメータと状態変数の両方のために、同じメモリが使用されることを可能にする。したがって、一般的なニューロンインスタンス、または区分線形ニューロンモデリングフレームワークを使用して作成されたインスタンスが、現在メモリに記憶されているかどうかを示すために、追加のメモリフラグが必要とされ得る。
【００７２】
延長
ニューラルダイナミクスの完全な不均一性
[0084]複雑なニューロン（区分線形ニューロンモデリングフレームワークを使用して作成されたもの）の状態変数のために確保されたメモリはまた、一般的なニューロンのパラメータと状態変数の両方を記憶するために使用され得るので、各ニューロンが固有のダイナミクスを有する一般的なニューロンのニューラルネットワークを設計することが可能である。たとえば、生物学では、高いレベルの神経不均一性を有するニューラルネットワークが存在することが知られている。言い換えれば、ほぼすべてのニューロンのダイナミクスは、ネットワーク内の他のニューロンとはわずかに異なり得る。一般的なニューロンを利用することによって、すべてのニューロンが固有のダイナミクスを有するニューラルネットワークが作成され得、そのニューラルネットワークは、完全なニューラル不均一性を有していないネットワークよりも生物学的に正確である。
【００７３】
一般的なニューロンと複雑なニューロンとの同時シミュレーション
[0085]複雑なニューロン（区分線形ニューロンモデリングフレームワークを使用して作成されたもの）の状態変数のために確保されたメモリはまた、一般的なニューロンのパラメータと状態変数の両方を記憶するために使用され得るので、複雑なニューロンと一般的なニューロンの両方で構成されるニューラルネットワークを有することが可能である。たとえば、ニューラルネットワークの特定の部分は、区分線形ニューロンモデリングフレームワークによって可能になった複雑なダイナミクスを必要とする場合があり、ニューラルネットワークの他の部分はそれを必要としない場合がある。本開示のいくつかの態様によれば、一般的なニューロンモデルは、複雑なダイナミクスを必要としないニューラルネットワークの部分のために利用され得る。その場合、ネットワークの一部は複雑なダイナミクスを有するニューロンを用いて実現され、ネットワークの他の部分はより単純なダイナミクスを有する一般的なニューロンを用いて実装される、「ハイブリッドな」ニューラルネットワークが存在することになる。
【００７４】
一般的なニューロンと複雑なニューロンとの動的な交換
[0086]複雑なニューロン（区分線形ニューロンモデリングフレームワークを使用して作成されたもの）の状態変数のために確保されたメモリはまた、一般的なニューロンのパラメータと状態変数の両方を記憶するために使用され得るので、複雑なニューロンを一般的なニューロンに動的に交換すること、およびその逆が可能である。たとえば、特定の統計値に基づいて、ニューラルネットワークの特定の部分により単純な、またはより複雑なダイナミクスを有することが望ましい場合がある。あまり複雑ではないダイナミクスが必要であると見なされるニューラルネットワークの部分のために、複雑なニューロンの状態変数を記憶したメモリが、一般的なニューロンのパラメータと状態変数で動的に書き換えられ得る。逆もまた可能であり、一般的なニューロンのパラメータと状態変数のために使用されるメモリは、より複雑なダイナミクスが必要な場合は、複雑なニューロンの状態変数で書き換えられ得る。
【００７５】
一般的なニューロンダイナミクスの動的な変更
[0087]一般的なニューロンのパラメータと状態変数はニューロンインスタンス自体の一部として記憶されるので、パラメータ値を動的に変更することが可能であり、したがって、一般的なニューロンインスタンスのダイナミクスを動的に変更することが可能である。たとえば、ニューラルネットワークの統計値に基づいて異なるように挙動するニューラルネットワーク内のニューロンのサブセットを有することが望ましい場合がある。これらの統計値は、たとえば、サブセットの平均スパイキング率と、その率が過剰刺激または刺激不足のために一定の値を超えるかどうかとを含み得る。次いで、サブセット内の一般的なニューロンのパラメータが、新しい、より適切な平均スパイキング率に到達するために動的に変更され得る。
【００７６】
[0088]図７は、本開示のいくつかの態様による、人工神経系を操作するための例示的な動作７００の流れ図である。動作７００は、ハードウェアで（たとえば、ニューロモルフィックプロセッサなどの１つまたは複数のニューラル処理ユニットによって）、ソフトウェアで、またはファームウェアで実行され得る。人工神経系は、視覚神経系、聴覚神経系、海馬等の、様々な生物学的または仮想的な神経系のいずれかの上でモデル化され得る。
【００７７】
[0089]動作７００は、７０２で、第１のメモリレイアウトを、第１のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振ることによって開始し得る。７０４で、第１のメモリレイアウトとは異なる第２のメモリレイアウトが、第１のニューロンモデルとは異なる複雑性を有する第２のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振られ得る。７０６で、人工神経系を操作する際に、第１のニューロンモデルまたは第２のニューロンモデルのうちの少なくとも１つの、少なくとも１つのインスタンスに関する状態変数が更新され得る。
【００７８】
[0090]本開示のいくつかの態様によれば、第１のメモリレイアウトは、第１のニューロンモデルのインスタンスの少なくともサブセット間で共有されるパラメータを記憶するための共有メモリを備え得る。第１のメモリレイアウトは、第１のニューロンモデルのインスタンスの状態変数を記憶するための状態変数メモリをさらに備え得る。第２のメモリレイアウトは、第２のニューロンモデルのインスタンスのパラメータと状態変数の両方を記憶するための共通メモリを備え得る。
【００７９】
[0091]本開示のある態様では、状態変数メモリの少なくとも一部は、第２のニューロンモデルのインスタンスの少なくともサブセットのパラメータおよび状態変数で書き換えられ得る。第１のニューロンモデルの少なくとも１つのインスタンスの状態変数、または第２のニューロンモデルの少なくとも１つのインスタンスのパラメータおよび状態変数が状態変数メモリに記憶されるかどうかは、フラグによって示され得る。
【００８０】
[0092]本開示のある態様では、共通メモリの少なくとも一部は、第１のニューロンモデルのインスタンスの少なくともサブセットの状態変数で書き換えられ得る。ある態様では、第２のメモリレイアウト内のパラメータのサブセットは、第２のニューロンモデルのインスタンスに関連付けられる人工ニューロンごとに固有であり得る。
【００８１】
[0093]ある態様では、人工神経系を操作する際に、第１のニューロンモデルの１つまたは複数のインスタンスの状態変数、および第２のニューロンモデルの１つまたは複数のインスタンスの状態変数が同時に更新され得る。別の態様では、人工神経系を操作する際に、第２のニューロンモデルのインスタンスのパラメータが動的に変更され得る。
【００８２】
[0094]図８は、本開示のいくつかの態様による、汎用プロセッサ８０２を使用して人工神経系を操作するための上述の方法の例示的なブロック図８００を示している。計算ネットワーク（ニューラルネットワーク）に関連する変数（ニューラル信号）、シナプス重み、および／またはシステムパラメータは、メモリブロック８０４に記憶され得る一方、汎用プロセッサ８０２において実行される関連した命令は、プログラムメモリ８０６からロードされ得る。本開示のある態様では、汎用プロセッサ８０２にロードされた命令は、第１のメモリレイアウトを、第１のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振って、第１のメモリレイアウトとは異なる第２のメモリレイアウトを、第１のニューロンモデルとは異なる複雑性を有する第２のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振って、人工神経系を操作する際に、第１のニューロンモデルまたは第２のニューロンモデルのうちの少なくとも１つの、少なくとも１つのインスタンスに関する状態変数を更新するためのコードを備え得る。
【００８３】
[0095]図９は、本開示のいくつかの態様による、メモリ９０２が、計算ネットワーク（ニューラルネットワーク）の個々の（分散）処理ユニット（ニューラルプロセッサ）９０６と、相互接続ネットワーク９０４を介してインターフェースされ得る、人工神経系を操作するための上述の方法の例示的なブロック図９００を示している。計算ネットワーク（ニューラルネットワーク）に関連する変数（ニューラル信号）、シナプス重み、および／またはシステムパラメータは、メモリ９０２に記憶されてよく、相互接続ネットワーク９０４の接続を介してメモリ９０２から各処理ユニット（ニューラルプロセッサ）９０６にロードされ得る。本開示のある態様では、処理ユニット９０６は、第１のメモリレイアウトを、第１のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振り、第１のメモリレイアウトとは異なる第２のメモリレイアウトを、第１のニューロンモデルとは異なる複雑性を有する第２のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振り、人工神経系を操作する際に、第１のニューロンモデルまたは第２のニューロンモデルのうちの少なくとも１つの、少なくとも１つのインスタンスに関する状態変数を更新する、ように構成され得る。
【００８４】
[0096]図１０は、本開示のいくつかの態様による、分散重みメモリ１００２および分散処理ユニット（ニューラルプロセッサ）１００４に基づいて人工神経系を操作するための上述の方法の例示的なブロック図１０００を示している。図１０に示すように、１つのメモリバンク１００２が、計算ネットワーク（ニューラルネットワーク）の１つの処理ユニット１００４と直接インターフェースされ得、ここにおいて、メモリバンク１００２は、その処理ユニット（ニューラルプロセッサ）１００４に関連する変数（ニューラル信号）、シナプス重み、および／またはシステムパラメータを記憶し得る。本開示のある態様では、処理ユニット１００４は、第１のメモリレイアウトを、第１のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振り、第１のメモリレイアウトとは異なる第２のメモリレイアウトを、第１のニューロンモデルとは異なる複雑性を有する第２のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振り、人工神経系を操作する際に、第１のニューロンモデルまたは第２のニューロンモデルのうちの少なくとも１つの、少なくとも１つのインスタンスの状態変数を更新する、ように構成され得る。
【００８５】
[0097]図１１は、本開示のいくつかの態様による、ニューラルネットワーク１１００の例示的な実装形態を示す。図１１に示すように、ニューラルネットワーク１１００は、上述した方法の様々な動作を実行し得る複数のローカル処理ユニット１１０２を備えることができる。各処理ユニット１１０２は、ローカル状態メモリ１１０４と、ニューラルネットワークのパラメータを記憶するローカルパラメータメモリ１１０６とを備えることができる。さらに、処理ユニット１１０２は、ローカル（ニューロン）モデルプログラムを有するメモリ１１０８と、ローカル学習プログラムを有するメモリ１１１０と、ローカル接続メモリ１１１２とを備えることができる。さらに、図１１に示すように、各ローカル処理ユニット１１０２は、ローカル処理ユニットのローカルメモリのための設定を提供し得る設定処理のためのユニット１１１４と、またローカル処理ユニット１１０２間のルーティングを提供するルーティング接続処理要素１１１６とインターフェースされ得る。
【００８６】
[0098]本開示のいくつかの態様によれば、各ローカル処理ユニット１１０２は、ニューラルネットワークの所望の１つまたは複数の機能的特徴に基づいてニューラルネットワークのパラメータを決定し、決定されたパラメータがさらに適合、調整および更新されることで、１つまたは複数の機能的特徴を所望の機能的特徴に向けて発展させるように構成され得る。
【００８７】
[0099]図１２は、本開示のいくつかの態様による、人工神経系の例示的なハードウェア実装形態のブロック図１２００である。ＳＴＤＰ更新は、上述のように、効果可塑性更新および再組立てブロック１２０２で起こり得る。いくつかの態様では、更新されたシナプス重みは、キャッシュラインインターフェース１２０４を介して、オフチップメモリ、たとえば動的ランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）１２０６に記憶され得る。
【００８８】
[0100]典型的な人工神経系には人工ニューロンよりも多くのシナプスがあり、大規模ニューラルネットワークのために、効率的な方法でシナプスの更新を処理することが望まれる。多数のシナプスは、シナプス重みおよびその他のパラメータをメモリ（たとえば、ＤＲＡＭ１２０６）に記憶することを提案し得る。人工ニューロンが、いわゆる「スーパーニューロン（ＳＮ）」でスパイクを生成すると、ニューロンは、シナプス後ニューロンおよび対応するニューロン重みを決定するために、ＤＲＡＭルックアップを通じてそれらのスパイクをシナプス後ニューロンに転送し得る。高速で効率的なルックアップを可能にするために、シナプスの順序は、たとえば、ニューロンからのファンアウトに基づいて、メモリ内で連続的に維持され得る。その後、ブロック１２０２でＳＴＤＰ更新を処理する際に、効率は、ＤＲＡＭまたは大規模なルックアップテーブルは、ＬＴＰ更新のための逆マッピングを決定するために検索される必要がないので、このメモリレイアウトを与えられた転送ファンアウトに基づいて更新を処理することを指示し得る。図１２に示される手法はこれを容易にする。効果可塑性更新および再組立てブロック１２０２は、シナプス前およびシナプス後のスパイクの時間を得るためにスーパーニューロンに問い合わせ得、関連する状態メモリの量を再び低減させる。
【００８９】
[0101]本開示のある態様では、図１２に示されるＤＲＡＭ１２０６は、区分線形ニューロンモデリングフレームワークを使用して作成されたニューロンのインスタンスのための、図５からのメモリレイアウト５００（すなわち、第１のメモリレイアウト）として構成され得る。本開示の別の態様では、図１２に示されるＤＲＡＭ１２０６は、一般的なニューロンのインスタンスのための、図６からのメモリレイアウト６０４（すなわち、第２のメモリレイアウト）として構成され得る。
【００９０】
[0102]上述した方法の様々な動作は、対応する機能を実行することが可能な任意の好適な手段によって実行され得る。それらの手段は、限定はしないが、回路、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、またはプロセッサを含む、様々なハードウェアおよび／またはソフトウェア構成要素および／またはモジュールを含み得る。たとえば、様々な動作は、図８〜図１２に示す様々なプロセッサのうちの１つまたは複数によって実行され得る。概して、図に示されている動作がある場合、それらの動作は、同様の番号をもつ対応するカウンターパートのミーンズプラスファンクション構成要素を有し得る。たとえば、図７に示す動作７００は、図７Ａに示す手段７００Ａに対応する。
【００９１】
[0103]たとえば、表示するための手段は、ディスプレイ（たとえば、モニタ、フラットスクリーン、タッチスクリーン等）、プリンタ、または視覚的描写のためのデータ（たとえば、表、チャート、またはグラフ）を出力するための任意の他の適切な手段を含み得る。処理するための手段、受信するための手段、追跡するための手段、調整するための手段、更新するための手段、または決定するための手段は、処理システムを備え得、それは、１つまたは複数のプロセッサまたは処理ユニットを含み得る。検知するための手段はセンサを含み得る。記憶するための手段は、メモリまたは任意の他の好適な記憶デバイス（たとえば、ＲＡＭ）を含み得、それは、処理システムによってアクセスされ得る。
【００９２】
[0104]本明細書で使用する「決定」という用語は、多種多様なアクションを包含する。たとえば、「決定」は、計算すること、算出すること、処理すること、導出すること、調査すること、ルックアップすること（たとえば、テーブル、データベースまたは別のデータ構造においてルックアップすること）、確認することなどを含み得る。また、「決定」は、受信すること（たとえば、情報を受信すること）、アクセスすること（たとえば、メモリ中のデータにアクセスすること）などを含み得る。また、「決定」は、解決すること、選択すること、選定すること、確立することなどを含み得る。
【００９３】
[0105]本明細書で使用する、項目のリスト「のうちの少なくとも１つ」を指す句は、単一のメンバーを含む、それらの項目の任意の組合せを指す。一例として、「ａ、ｂ、またはｃのうちの少なくとも１つ」は、ａ、ｂ、ｃ、ａ−ｂ、ａ−ｃ、ｂ−ｃ、およびａ−ｂ−ｃを包含するものとする。
【００９４】
[0106]本開示に関連して説明した様々な例示的な論理ブロック、モジュール、および回路は、汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ信号（ＦＰＧＡ）または他のプログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）、個別ゲートまたはトランジスタ論理、個別ハードウェア構成要素、あるいは本明細書で説明した機能を実行するように設計されたそれらの任意の組合せを用いて実装または実行され得る。汎用プロセッサはマイクロプロセッサであり得るが、代替として、プロセッサは、任意の市販のプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラまたは状態機械であり得る。プロセッサはまた、コンピューティングデバイスの組合せ、たとえば、ＤＳＰとマイクロプロセッサとの組合せ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと連携する１つまたは複数のマイクロプロセッサ、あるいは任意の他のそのような構成として実装され得る。
【００９５】
[0107]本開示に関連して説明した方法またはアルゴリズムのステップは、ハードウェアで直接実施されるか、プロセッサによって実行されるソフトウェアモジュールで実施されるか、またはその２つの組合せで実施され得る。ソフトウェアモジュールは、当技術分野で知られている任意の形態の記憶媒体中に常駐し得る。使用され得る記憶媒体のいくつかの例としては、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）メモリ、レジスタ、ハードディスク、リムーバブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭなどを含む。ソフトウェアモジュールは、単一の命令、または多数の命令を備えることができ、いくつかの異なるコードセグメント上で、異なるプログラム間で、複数の記憶媒体にわたって分散され得る。記憶媒体は、プロセッサがその記憶媒体から情報を読み取ることができ、その記憶媒体に情報を書き込むことができるように、プロセッサに結合され得る。代替として、記憶媒体はプロセッサと一体化され得る。
【００９６】
[0108]本明細書で開示する方法は、説明した方法を達成するための１つまたは複数のステップまたはアクションを備える。本方法のステップおよび／またはアクションは、特許請求の範囲から逸脱することなく互いに交換され得る。言い換えれば、ステップまたはアクションの特定の順序が指定されない限り、特定のステップおよび／またはアクションの順序および／または使用は、特許請求の範囲から逸脱することなく変更され得る。
【００９７】
[0109]説明した機能は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組合せで実装され得る。ハードウェアで実装される場合、例示的なハードウェア構成はデバイス中に処理システムを備え得る。処理システムは、バスアーキテクチャを用いて実装され得る。バスは、処理システムの特定のアプリケーションおよび全体的な設計制約に応じて、任意の数の相互接続バスとブリッジとを含み得る。バスは、プロセッサと、機械可読媒体と、バスインターフェースとを含む様々な回路を互いにリンクし得る。バスインターフェースは、ネットワークアダプタを、特に、バスを介して処理システムに接続するために使用され得る。ネットワークアダプタは、信号処理機能を実装するために使用され得る。いくつかの態様では、ユーザインターフェース（たとえば、キーパッド、ディスプレイ、マウス、ジョイスティックなど）もバスに接続され得る。バスはまた、タイミングソース、周辺機器、電圧調整器、電力管理回路などの様々な他の回路にリンクし得るが、それらは当技術分野でよく知られており、したがってこれ以上は説明されない。
【００９８】
[0110]プロセッサは、機械可読媒体に記憶されたソフトウェアの実行を含む、バスおよび一般的な処理を管理することを担当し得る。プロセッサは、１つまたは複数の汎用および／または専用プロセッサを用いて実装され得る。例としては、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、ＤＳＰプロセッサ、およびソフトウェアを実行し得る他の回路を含む。ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語などの名称にかかわらず、命令、データ、またはそれらの任意の組合せを意味すると広く解釈されたい。機械可読媒体は、例として、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、フラッシュメモリ、ＲＯＭ（読取り専用メモリ）、ＰＲＯＭ（プログラマブル読取り専用メモリ）、ＥＰＲＯＭ（消去可能プログラマブル読取り専用メモリ）、ＥＥＰＲＯＭ（電気消去可能プログラマブル読取り専用メモリ）、レジスタ、磁気ディスク、光ディスク、ハードドライブ、または任意の他の好適な記憶媒体、あるいはそれらの任意の組合せを含み得る。機械可読媒体はコンピュータプログラム製品において実施され得る。コンピュータプログラム製品はパッケージング材料を備え得る。
【００９９】
[0111]ハードウェア実装形態では、機械可読媒体は、プロセッサとは別個の処理システムの一部であり得る。しかしながら、当業者なら容易に理解するように、機械可読媒体またはその任意の部分は処理システムの外部にあり得る。例として、機械可読媒体は、伝送線路、データによって変調された搬送波、および／またはデバイスとは別個のコンピュータ製品を含み得、それらすべては、バスインターフェースを介してプロセッサによってアクセスされ得る。代替的に、または追加で、機械可読媒体またはその任意の部分は、キャッシュおよび／または汎用レジスタファイルがそうであり得るように、プロセッサに統合され得る。
【０１００】
[0112]処理システムは、すべて外部バスアーキテクチャを介して他のサポート回路と互いにリンクされる、プロセッサ機能を提供する１つまたは複数のマイクロプロセッサと、機械可読媒体の少なくとも一部分を提供する外部メモリとをもつ汎用処理システムとして構成され得る。代替的に、処理システムは、プロセッサをもつＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）と、バスインターフェースと、ユーザインターフェースと、サポート回路と、単一のチップに統合された機械可読媒体の少なくとも一部分とを用いて、あるいは１つまたは複数のＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）、ＰＬＤ（プログラマブル論理デバイス）、コントローラ、状態機械、ゲート論理、個別ハードウェア構成要素、もしくは他の好適な回路、または本開示全体にわたって説明した様々な機能を実行し得る回路の任意の組合せを用いて、実装され得る。当業者なら、特定のアプリケーションと、全体的なシステムに課される全体的な設計制約とに応じて、どのようにしたら処理システムについて説明した機能を最も良く実装し得るかを理解されよう。
【０１０１】
[0113]機械可読媒体はいくつかのソフトウェアモジュールを備え得る。ソフトウェアモジュールは、プロセッサによって実行されたときに、処理システムに様々な機能を実行させる命令を含む。ソフトウェアモジュールは、送信モジュールと受信モジュールとを含み得る。各ソフトウェアモジュールは、単一の記憶デバイス中に常駐するか、または複数の記憶デバイスにわたって分散され得る。例として、トリガイベントが発生したとき、ソフトウェアモジュールがハードドライブからＲＡＭにロードされ得る。ソフトウェアモジュールの実行中、プロセッサは、アクセス速度を高めるために、命令のいくつかをキャッシュにロードし得る。次いで、１つまたは複数のキャッシュラインが、プロセッサによる実行のために汎用レジスタファイルにロードされ得る。以下でソフトウェアモジュールの機能に言及する場合、そのような機能は、そのソフトウェアモジュールからの命令を実行したときにプロセッサによって実装されることが理解されよう。
【０１０２】
[0114]ソフトウェアで実装される場合、機能は、１つまたは複数の命令またはコードとしてコンピュータ可読媒体上に記憶されるか、あるいはコンピュータ可読媒体を介して送信され得る。コンピュータ可読媒体は、ある場所から別の場所へのコンピュータプログラムの転送を可能にする任意の媒体を含む、コンピュータ記憶媒体と通信媒体の両方を含む。記憶媒体は、コンピュータによってアクセスされ得る任意の利用可能な媒体であり得る。限定ではなく例として、そのようなコンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭまたは他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージまたは他の磁気記憶デバイス、あるいは命令またはデータ構造の形態の所望のプログラムコードを搬送または記憶するために使用され得、コンピュータによってアクセスされ得る、任意の他の媒体を備えることができる。また、いかなる接続もコンピュータ可読媒体を適切に名づけられる。たとえば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバーケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（ＤＳＬ）、または赤外線（ＩＲ）、無線、およびマイクロ波などのワイヤレス技術を使用して、ウェブサイト、サーバ、または他のリモートソースから送信される場合、同軸ケーブル、光ファイバーケーブル、ツイストペア、ＤＳＬ、または赤外線、無線、およびマイクロ波などのワイヤレス技術は、媒体の定義に含まれる。本明細書で使用するディスク（disk）およびディスク（disc）は、コンパクトディスク（disc）（ＣＤ）、レーザーディスク（登録商標）（disc）、光ディスク（disc）、デジタル多用途ディスク（disc）（ＤＶＤ）、フロッピー（登録商標）ディスク（disk）、およびＢｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク（disc）を含み、ディスク（disk）は、通常、データを磁気的に再生し、ディスク（disc）は、データをレーザーで光学的に再生する。したがって、いくつかの態様では、コンピュータ可読媒体は非一時的コンピュータ可読媒体（たとえば、有形媒体）を備え得る。さらに、他の態様では、コンピュータ可読媒体は一時的コンピュータ可読媒体（たとえば、信号）を備え得る。上記の組合せもコンピュータ可読媒体の範囲内に含まれるべきである。
【０１０３】
[0115]したがって、いくつかの態様は、本明細書で提示する動作を実行するためのコンピュータプログラム製品を備え得る。たとえば、そのようなコンピュータプログラム製品は、本明細書で説明する動作を実行するために１つまたは複数のプロセッサによって実行可能である命令を記憶した（および／または符号化した）コンピュータ可読媒体を備え得る。いくつかの態様では、コンピュータプログラム製品はパッケージング材料を含み得る。
【０１０４】
[0116]さらに、本明細書で説明した方法および技法を実行するためのモジュールおよび／または他の適切な手段は、適用可能な場合にデバイスによってダウンロードされ、および／または他の方法で取得され得ることを諒解されたい。たとえば、そのようなデバイスは、本明細書で説明した方法を実施するための手段の転送を可能にするためにサーバに結合され得る。代替的に、本明細書で説明した様々な方法は、デバイスが記憶手段をデバイスに結合または提供すると様々な方法を得ることができるように、記憶手段（たとえば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、コンパクトディスク（ＣＤ）またはフロッピーディスクなどの物理記憶媒体など）によって提供され得る。その上、本明細書で説明した方法および技法をデバイスに与えるための任意の他の好適な技法が利用され得る。
【０１０５】
[0117]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。
【図１】
2017510890.tif 000024
【図２】
2017510890.tif 000025
【図３】
2017510890.tif 000026
【図４】
2017510890.tif 000027
【図５】
2017510890.tif 000028
【図６】
2017510890.tif 000029
【図７】
2017510890.tif 000030
【図７Ａ】
2017510890.tif 000031
【図８】
2017510890.tif 000032
【図９】
2017510890.tif 000033
【図１０】
2017510890.tif 000034
【図１１】
2017510890.tif 000035
【図１２】
2017510890.tif 000036
【手続補正書】
【提出日】平成28年10月27日(2016.10.27)
【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】
人工神経系を操作するための方法であって、
第１のメモリレイアウトを、第１のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振ることと、
前記第１のメモリレイアウトとは異なる第２のメモリレイアウトを、前記第１のニューロンモデルとは異なる複雑性を有する第２のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振ることと、
前記人工神経系を操作する際に、前記第１のニューロンモデルまたは前記第２のニューロンモデルのうちの少なくとも１つの、少なくとも１つのインスタンスに関する状態変数を更新することと、
を備える、方法。
【請求項２】
前記第１のメモリレイアウトが、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセット間で共有されるパラメータを記憶するための共有メモリを備え、
前記第１のメモリレイアウトが、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの前記状態変数を記憶するための状態変数メモリをさらに備え、
前記第２のメモリレイアウトが、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの前記パラメータと前記状態変数の両方を記憶するための共通メモリを備える、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記状態変数メモリの少なくとも一部を、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセットのパラメータおよび状態変数で書き換えることをさらに備える、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１のニューロンモデルの少なくとも１つのインスタンスの状態変数、または前記第２のニューロンモデルの少なくとも１つのインスタンスのパラメータおよび状態変数が、前記状態変数メモリに記憶されるかどうかをフラグによって示すことをさらに備える、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記共通メモリの少なくとも一部を、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセットの状態変数で書き換えることをさらに備える、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記第２のメモリレイアウト内の前記パラメータのサブセットが、前記第２のニューロンモデルのインスタンスに関連付けられる人工ニューロンごとに固有である、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記人工神経系を操作する際に、前記第１のニューロンモデルの１つまたは複数のインスタンスの状態変数と、前記第２のニューロンモデルの１つまたは複数のインスタンスの状態変数とを同時に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８】
前記人工神経系を操作する際に、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの前記パラメータを動的に変更することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
人工神経系を操作するための装置であって、
第１のメモリレイアウトを、第１のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振るように構成された第１の回路と、
前記第１のメモリレイアウトとは異なる第２のメモリレイアウトを、前記第１のニューロンモデルとは異なる複雑性を有する第２のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振るように構成された第２の回路と、
前記人工神経系を操作する際に、前記第１のニューロンモデルまたは前記第２のニューロンモデルのうちの少なくとも１つの、少なくとも１つのインスタンスに関する状態変数を更新するように構成された第３の回路と、
を備える、装置。
【請求項１０】
前記第１のメモリレイアウトが、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセット間で共有されるパラメータを記憶するための共有メモリを備え、
前記第１のメモリレイアウトが、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの前記状態変数を記憶するための状態変数メモリをさらに備え、
前記第２のメモリレイアウトが、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの前記パラメータと前記状態変数の両方を記憶するための共通メモリを備える、
請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
前記状態変数メモリの少なくとも一部を、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセットのパラメータおよび状態変数で書き換えるように構成された第４の回路をさらに備える、請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記第１のニューロンモデルの少なくとも１つのインスタンスの状態変数、または前記第２のニューロンモデルの少なくとも１つのインスタンスのパラメータおよび状態変数が、前記状態変数メモリに記憶されるかどうかをフラグによって示すように構成された第５の回路をさらに備える、請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
前記共通メモリの少なくとも一部を、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセットの状態変数で書き換えるように構成された第４の回路をさらに備える、請求項１０に記載の装置。
【請求項１４】
前記第２のメモリレイアウト内の前記パラメータのサブセットが、前記第２のニューロンモデルのインスタンスに関連付けられる人工ニューロンごとに固有である、請求項９に記載の装置。
【請求項１５】
前記人工神経系を操作する際に、前記第１のニューロンモデルの１つまたは複数のインスタンスの状態変数と、前記第２のニューロンモデルの１つまたは複数のインスタンスの状態変数とを同時に更新するように構成された第４の回路さらに備える、請求項９に記載の装置。
【請求項１６】
前記人工神経系を操作する際に、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの前記パラメータを動的に変更するように構成された第４の回路をさらに備える、請求項９に記載の装置。
【請求項１７】
人工神経系を操作するための装置であって、
第１のメモリレイアウトを、第１のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振るための手段と、
前記第１のメモリレイアウトとは異なる第２のメモリレイアウトを、前記第１のニューロンモデルとは異なる複雑性を有する第２のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振るための手段と、
前記人工神経系を操作する際に、前記第１のニューロンモデルまたは前記第２のニューロンモデルのうちの少なくとも１つの、少なくとも１つのインスタンスに関する状態変数を更新するための手段と、
を備える、装置。
【請求項１８】
前記第１のメモリレイアウトが、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセット間で共有されるパラメータを記憶するための共有メモリを備え、
前記第１のメモリレイアウトが、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの前記状態変数を記憶するための状態変数メモリをさらに備え、
前記第２のメモリレイアウトが、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの前記パラメータと前記状態変数の両方を記憶するための共通メモリを備える、
請求項１７に記載の装置。
【請求項１９】
前記状態変数メモリの少なくとも一部を、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセットのパラメータおよび状態変数で書き換えるための手段をさらに備える、請求項１８に記載の装置。
【請求項２０】
前記第１のニューロンモデルの少なくとも１つのインスタンスの状態変数、または前記第２のニューロンモデルの少なくとも１つのインスタンスのパラメータおよび状態変数が、前記状態変数メモリに記憶されるかどうかをフラグによって示すための手段をさらに備える、請求項１９に記載の装置。
【請求項２１】
前記共通メモリの少なくとも一部を、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセットの状態変数で書き換えるための手段をさらに備える、請求項１８に記載の装置。
【請求項２２】
前記第２のメモリレイアウト内の前記パラメータのサブセットが、前記第２のニューロンモデルのインスタンスに関連付けられる人工ニューロンごとに固有である、請求項１７に記載の装置。
【請求項２３】
前記人工神経系を操作する際に、前記第１のニューロンモデルの１つまたは複数のインスタンスの状態変数と、前記第２のニューロンモデルの１つまたは複数のインスタンスの状態変数とを同時に更新するための手段をさらに備える、請求項１７に記載の装置。
【請求項２４】
前記人工神経系を操作する際に、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの前記パラメータを動的に変更するための手段をさらに備える、請求項１７に記載の装置。
【請求項２５】
人工神経系を操作するためのコンピュータプログラム製品であって、
第１のメモリレイアウトを、第１のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振り、
前記第１のメモリレイアウトとは異なる第２のメモリレイアウトを、前記第１のニューロンモデルとは異なる複雑性を有する第２のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振り、
前記人工神経系を操作する際に、前記第１のニューロンモデルまたは前記第２のニューロンモデルのうちの少なくとも１つの、少なくとも１つのインスタンスに関する状態変数を更新する、
ために実行可能な命令を有する非一時的コンピュータ可読媒体を備える、コンピュータプログラム製品。
【請求項２６】
前記第１のメモリレイアウトが、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセット間で共有されるパラメータを記憶するための共有メモリを備え、
前記第１のメモリレイアウトが、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの前記状態変数を記憶するための状態変数メモリをさらに備え、
前記第２のメモリレイアウトが、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの前記パラメータと前記状態変数の両方を記憶するための共通メモリを備える、
請求項２５に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２７】
前記コンピュータ可読媒体が、
前記状態変数メモリの少なくとも一部を、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセットのパラメータおよび状態変数で書き換えるためのコードをさらに備える、請求項２６に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２８】
前記コンピュータ可読媒体が、
前記第１のニューロンモデルの少なくとも１つのインスタンスの状態変数、または前記第２のニューロンモデルの少なくとも１つのインスタンスのパラメータおよび状態変数が、前記状態変数メモリに記憶されるかどうかをフラグによって示すためのコードをさらに備える、請求項２７に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２９】
前記コンピュータ可読媒体が、
前記共通メモリの少なくとも一部を、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセットの状態変数で書き換えるためのコードをさらに備える、請求項２６に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項３０】
前記第２のメモリレイアウト内の前記パラメータのサブセットが、前記第２のニューロンモデルのインスタンスに関連付けられる人工ニューロンごとに固有である、請求項２５に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項３１】
前記コンピュータ可読媒体が、
前記人工神経系を操作する際に、前記第１のニューロンモデルの１つまたは複数のインスタンスの状態変数と、前記第２のニューロンモデルの１つまたは複数のインスタンスの状態変数とを同時に更新するためのコードをさらに備える、請求項２５に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項３２】
前記コンピュータ可読媒体が、
前記人工神経系を操作する際に、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの前記パラメータを動的に変更するためのコードをさらに備える、請求項２５に記載の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】０１０５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０５】
[0117]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。
以下に本願の出願当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
[Ｃ１]  人工神経系を操作するための方法であって、
第１のメモリレイアウトを、第１のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振ることと、
前記第１のメモリレイアウトとは異なる第２のメモリレイアウトを、前記第１のニューロンモデルとは異なる複雑性を有する第２のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振ることと、
前記人工神経系を操作する際に、前記第１のニューロンモデルまたは前記第２のニューロンモデルのうちの少なくとも１つの、少なくとも１つのインスタンスに関する状態変数を更新することと、
を備える、方法。
[Ｃ２]  前記第１のメモリレイアウトが、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセット間で共有される前記パラメータを記憶するための共有メモリを備え、
前記第１のメモリレイアウトが、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの前記状態変数を記憶するための状態変数メモリをさらに備え、
前記第２のメモリレイアウトが、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの前記パラメータと前記状態変数の両方を記憶するための共通メモリを備える、
Ｃ１に記載の方法。
[Ｃ３]  前記状態変数メモリの少なくとも一部を、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセットのパラメータおよび状態変数で書き換えることをさらに備える、Ｃ２に記載の方法。
[Ｃ４]  前記第１のニューロンモデルの少なくとも１つのインスタンスの状態変数、または前記第２のニューロンモデルの少なくとも１つのインスタンスのパラメータおよび状態変数が、前記状態変数メモリに記憶されるかどうかをフラグによって示すことをさらに備える、Ｃ３に記載の方法。
[Ｃ５]  前記共通メモリの少なくとも一部を、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセットの状態変数で書き換えることをさらに備える、Ｃ２に記載の方法。
[Ｃ６]  前記第２のメモリレイアウト内の前記パラメータのサブセットが、前記第２のニューロンモデルのインスタンスに関連付けられる人工ニューロンごとに固有である、Ｃ１に記載の方法。
[Ｃ７]  前記人工神経系を操作する際に、前記第１のニューロンモデルの１つまたは複数のインスタンスの状態変数と、前記第２のニューロンモデルの１つまたは複数のインスタンスの状態変数とを同時に更新することをさらに備える、Ｃ１に記載の方法。
[Ｃ８]  前記人工神経系を操作する際に、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの前記パラメータを動的に変更することをさらに備える、Ｃ１に記載の方法。
[Ｃ９]  人工神経系を操作するための装置であって、
第１のメモリレイアウトを、第１のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振るように構成された第１の回路と、
前記第１のメモリレイアウトとは異なる第２のメモリレイアウトを、前記第１のニューロンモデルとは異なる複雑性を有する第２のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振るように構成された第２の回路と、
前記人工神経系を操作する際に、前記第１のニューロンモデルまたは前記第２のニューロンモデルのうちの少なくとも１つの、少なくとも１つのインスタンスに関する状態変数を更新するように構成された第３の回路と、
を備える、装置。
[Ｃ１０]  前記第１のメモリレイアウトが、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセット間で共有される前記パラメータを記憶するための共有メモリを備え、
前記第１のメモリレイアウトが、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの前記状態変数を記憶するための状態変数メモリをさらに備え、
前記第２のメモリレイアウトが、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの前記パラメータと前記状態変数の両方を記憶するための共通メモリを備える、
Ｃ９に記載の装置。
[Ｃ１１]  前記状態変数メモリの少なくとも一部を、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセットのパラメータおよび状態変数で書き換えるように構成された第４の回路をさらに備える、Ｃ１０に記載の装置。
[Ｃ１２]  前記第１のニューロンモデルの少なくとも１つのインスタンスの状態変数、または前記第２のニューロンモデルの少なくとも１つのインスタンスのパラメータおよび状態変数が、前記状態変数メモリに記憶されるかどうかをフラグによって示すように構成された第５の回路をさらに備える、Ｃ１１に記載の装置。
[Ｃ１３]  前記共通メモリの少なくとも一部を、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセットの状態変数で書き換えるように構成された第４の回路をさらに備える、Ｃ１０に記載の装置。
[Ｃ１４]  前記第２のメモリレイアウト内の前記パラメータのサブセットが、前記第２のニューロンモデルのインスタンスに関連付けられる人工ニューロンごとに固有である、Ｃ９に記載の装置。
[Ｃ１５]  前記人工神経系を操作する際に、前記第１のニューロンモデルの１つまたは複数のインスタンスの状態変数と、前記第２のニューロンモデルの１つまたは複数のインスタンスの状態変数とを同時に更新するように構成された第４の回路さらに備える、Ｃ９に記載の装置。
[Ｃ１６]  前記人工神経系を操作する際に、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの前記パラメータを動的に変更するように構成された第４の回路をさらに備える、Ｃ９に記載の装置。
[Ｃ１７]  人工神経系を操作するための装置であって、
第１のメモリレイアウトを、第１のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振るための手段と、
前記第１のメモリレイアウトとは異なる第２のメモリレイアウトを、前記第１のニューロンモデルとは異なる複雑性を有する第２のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振るための手段と、
前記人工神経系を操作する際に、前記第１のニューロンモデルまたは前記第２のニューロンモデルのうちの少なくとも１つの、少なくとも１つのインスタンスに関する状態変数を更新するための手段と、
を備える、装置。
[Ｃ１８]  前記第１のメモリレイアウトが、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセット間で共有される前記パラメータを記憶するための共有メモリを備え、
前記第１のメモリレイアウトが、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの前記状態変数を記憶するための状態変数メモリをさらに備え、
前記第２のメモリレイアウトが、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの前記パラメータと前記状態変数の両方を記憶するための共通メモリを備える、
Ｃ１７に記載の装置。
[Ｃ１９]  前記状態変数メモリの少なくとも一部を、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセットのパラメータおよび状態変数で書き換えるための手段をさらに備える、Ｃ１８に記載の装置。
[Ｃ２０]  前記第１のニューロンモデルの少なくとも１つのインスタンスの状態変数、または前記第２のニューロンモデルの少なくとも１つのインスタンスのパラメータおよび状態変数が、前記状態変数メモリに記憶されるかどうかをフラグによって示すための手段をさらに備える、Ｃ１９に記載の装置。
[Ｃ２１]  前記共通メモリの少なくとも一部を、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセットの状態変数で書き換えるための手段をさらに備える、Ｃ１８に記載の装置。
[Ｃ２２]  前記第２のメモリレイアウト内の前記パラメータのサブセットが、前記第２のニューロンモデルのインスタンスに関連付けられる人工ニューロンごとに固有である、Ｃ１７に記載の装置。
[Ｃ２３]  前記人工神経系を操作する際に、前記第１のニューロンモデルの１つまたは複数のインスタンスの状態変数と、前記第２のニューロンモデルの１つまたは複数のインスタンスの状態変数とを同時に更新するための手段をさらに備える、Ｃ１７に記載の装置。
[Ｃ２４]  前記人工神経系を操作する際に、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの前記パラメータを動的に変更するための手段をさらに備える、Ｃ１７に記載の装置。
[Ｃ２５]  人工神経系を操作するためのコンピュータプログラム製品であって、
第１のメモリレイアウトを、第１のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振り、
前記第１のメモリレイアウトとは異なる第２のメモリレイアウトを、前記第１のニューロンモデルとは異なる複雑性を有する第２のニューロンモデルのインスタンスのパラメータおよび状態変数に割り振り、
前記人工神経系を操作する際に、前記第１のニューロンモデルまたは前記第２のニューロンモデルのうちの少なくとも１つの、少なくとも１つのインスタンスに関する状態変数を更新する、
ために実行可能な命令を有する非一時的コンピュータ可読媒体を備える、コンピュータプログラム製品。
[Ｃ２６]  前記第１のメモリレイアウトが、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセット間で共有される前記パラメータを記憶するための共有メモリを備え、
前記第１のメモリレイアウトが、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの前記状態変数を記憶するための状態変数メモリをさらに備え、
前記第２のメモリレイアウトが、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの前記パラメータと前記状態変数の両方を記憶するための共通メモリを備える、
Ｃ２５に記載のコンピュータプログラム製品。
[Ｃ２７]  前記コンピュータ可読媒体が、
前記状態変数メモリの少なくとも一部を、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセットのパラメータおよび状態変数で書き換えるためのコードをさらに備える、Ｃ２６に記載のコンピュータプログラム製品。
[Ｃ２８]  前記コンピュータ可読媒体が、
前記第１のニューロンモデルの少なくとも１つのインスタンスの状態変数、または前記第２のニューロンモデルの少なくとも１つのインスタンスのパラメータおよび状態変数が、前記状態変数メモリに記憶されるかどうかをフラグによって示すためのコードをさらに備える、Ｃ２７に記載のコンピュータプログラム製品。
[Ｃ２９]  前記コンピュータ可読媒体が、
前記共通メモリの少なくとも一部を、前記第１のニューロンモデルの前記インスタンスの少なくともサブセットの状態変数で書き換えるためのコードをさらに備える、Ｃ２６に記載のコンピュータプログラム製品。
[Ｃ３０]  前記第２のメモリレイアウト内の前記パラメータのサブセットが、前記第２のニューロンモデルのインスタンスに関連付けられる人工ニューロンごとに固有である、Ｃ２５に記載のコンピュータプログラム製品。
[Ｃ３１]  前記コンピュータ可読媒体が、
前記人工神経系を操作する際に、前記第１のニューロンモデルの１つまたは複数のインスタンスの状態変数と、前記第２のニューロンモデルの１つまたは複数のインスタンスの状態変数とを同時に更新するためのコードをさらに備える、Ｃ２５に記載のコンピュータプログラム製品。
[Ｃ３２]  前記コンピュータ可読媒体が、
前記人工神経系を操作する際に、前記第２のニューロンモデルの前記インスタンスの前記パラメータを動的に変更するためのコードをさらに備える、Ｃ２５に記載のコンピュータプログラム製品。
【国際調査報告】
2017510890.tif 000037
2017510890.tif 000038
2017510890.tif 000039