【手続補正書】
【提出日】平成30年2月23日(2018.2.23)
【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】
処理ノードの第１のおよび第２の集団に分割された、シナプスによって結合された複数の処理ノードを備える人工ニューラルネットワークで分散計算を適用する方法であって、
処理ノードの第１の集団で第１の計算チェーンにおける結果の第１のセットを計算することと、
結果の前記第１のセットを処理ノードの第２の集団に渡すことと、
結果の前記第１のセットを渡した後、処理ノードの前記第１の集団で第１の休止状態に入るために、前記第１の計算チェーンを停止することと、
結果の前記第１のセットに少なくとも部分的に基づいて、処理ノードの前記第２の集団で前記第１の計算チェーンにおける結果の第２のセットを計算することと、
結果の前記第２のセットを処理ノードの前記第１の集団に渡すことと、
結果の前記第２のセットを渡した後、処理ノードの前記第２の集団で第２の休止状態に入るために、前記第２の計算チェーンを停止することと、
前記第１の計算チェーンをオーケストレートすることと、ここにおいて、前記オーケストレートすることは、結果の前記第１のおよび第２のセットを渡すタイミング、結果の前記第１のセットを計算するタイミング、または結果の前記第２のセットを計算するタイミングを制御することを備え、ここにおいて、前記計算チェーンを停止およびオーケストレートするステップは、オーケストレータニューロンおよび／またはオーケストレータシナプスによって実行される、
を備える、方法。
【請求項２】
前記第１の休止状態中に、処理ノードの前記第１の集団によって、追加の計算を実行するために、処理ノードの前記第１の集団で新しい計算チェーンを開始し、並列計算チェーンを作成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】
前記並列計算チェーンが、永続的なコントラスティブダイバージェンス（ＣＤ）を使用して学習するために、永続チェーンとデータチェーンとを繰り返す隠れニューロンおよび可視ニューロンをともなった、前記永続チェーンおよび前記データチェーンを備える、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１の休止状態が、前記並列チェーンにわたって平均化される重み更新のためにおよび複数の永続チェーンを並列に操作するために使用される増加したシナプス遅延ならびにシナプス遅延を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記オーケストレートすることが、外部入力を介して行われる、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記外部入力が興奮性である、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記外部入力が抑制性である、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記オーケストレートすることが、帯域内メッセージトークンパッシングを介して行われる、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
帯域内メッセージトークンパッシングまたは外部入力を介したオーケストレーションで前記第１の計算チェーンをリセットすることをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
処理ノードの前記第１の集団と処理ノードの前記第２の集団とがニューロンを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
ｉ）前記第１の計算チェーンがスパイキングニューラルネットワークを備える、
ｉｉ）前記第１の計算チェーンが深層信念ネットワーク（ＤＢＮ）を備える、
ｉｉｉ）前記第１の計算チェーンが深層ボルツマンマシンを備える、または、
ｉｖ）少なくとも１つの内部ノード状態またはノードスパイクが、一連の計算の開始または停止をトリガする、
のうちの１つを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
オプションｉｉ）前記ＤＢＮの層が、スパイクタイミング依存可塑性（ＳＴＤＰ）を使用してトレーニングされる、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
人工ニューラルネットワークでの分散計算の適用ための装置であって、前記人工ニューラルネットワークが、処理ノードの第１のおよび第２の集団に分割された、シナプスによって結合された複数の処理ノードを備え、前記装置は、
メモリと、
前記メモリに結合された少なくとも１つのプロセッサとを備え、前記少なくとも１つのプロセッサが、
処理ノードの第１の集団で第１の計算チェーンにおける結果の第１のセットを計算して、
結果の前記第１のセットを処理ノードの第２の集団に渡して、
結果の前記第１のセットを渡した後、処理ノードの前記第１の集団で第１の休止状態に入るために、前記第１の計算チェーンを停止して、
結果の前記第１のセットに少なくとも部分的に基づいて、処理ノードの前記第２の集団で前記第１の計算チェーンにおける結果の第２のセットを計算して、
結果の前記第２のセットを処理ノードの前記第１の集団に渡して、
結果の前記第２のセットを渡した後、処理ノードの前記第２の集団で第２の休止状態に入るために、前記第２の計算チェーンを停止して、
前記第１の計算チェーンをオーケストレートする、ここにおいて、前記オーケストレートすることは、結果の前記第１のおよび第２のセットを渡すタイミング、結果の前記第１のセットを計算するタイミング、または結果の前記第２のセットを計算するタイミングを制御することを備え、ここにおいて、前記計算チェーンを停止およびオーケストレートするステップは、オーケストレータニューロンおよび／またはオーケストレータシナプスによって実行される、
ように構成される、装置。
【請求項１４】
人工ニューラルネットワークでの分散計算の適用のための装置であって、前記人工ニューロンネットワークが、処理ノードの第１のおよび第２の集団に分割された、シナプスによって結合された複数の処理ノードを備え、前記装置は、
処理ノードの第１の集団で第１の計算チェーンにおける結果の第１のセットを計算するための手段と、
結果の前記第１のセットを処理ノードの第２の集団に渡すための手段と、
結果の前記第１のセットを渡した後、処理ノードの前記第１の集団で第１の休止状態に入るために、前記第１の計算チェーンを停止するための手段と、
結果の前記第１のセットに少なくとも部分的に基づいて、処理ノードの前記第２の集団で前記第１の計算チェーンにおける結果の第２のセットを計算するための手段と、
結果の前記第２のセットを処理ノードの前記第１の集団に渡すための手段と、
結果の前記第２のセットを渡した後、処理ノードの前記第２の集団で第２の休止状態に入るために、前記第２の計算チェーンを停止するための手段と、
前記第１の計算チェーンをオーケストレートするための手段と、ここにおいて、前記オーケストレートすることは、結果の前記第１のおよび第２のセットを渡すタイミング、結果の前記第１のセットを計算するタイミング、または結果の前記第２のセットを計算するタイミングを制御することを備え、ここにおいて、前記計算チェーンを停止およびオーケストレートするステップは、オーケストレータニューロンおよび／またはオーケストレータシナプスによって実行される、
を備える、装置。
【請求項１５】
人工ニューラルネットワークで分散計算を適用するためのプログラムコードを符号化した非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記人工ニューラルネットワークが、処理ノードの第１のおよび第２の集団に分割された、シナプスによって結合された複数の処理ノードを備え、前記プログラムコードが、プロセッサによって実行され、
処理ノードの第１の集団で第１の計算チェーンにおける結果の第１のセットを計算するためのプログラムコードと、
結果の前記第１のセットを処理ノードの第２の集団に渡すためのプログラムコードと、
結果の前記第１のセットを渡した後、処理ノードの前記第１の集団で第１の休止状態に入るために、前記第１の計算チェーンを停止するためのプログラムコードと、
結果の前記第１のセットに少なくとも部分的に基づいて、処理ノードの前記第２の集団で前記第１の計算チェーンにおける結果の第２のセットを計算するためのプログラムコードと、
結果の前記第２のセットを処理ノードの前記第１の集団に渡すためのプログラムコードと、
結果の前記第２のセットを渡した後、処理ノードの前記第２の集団で第２の休止状態に入るために、前記第２の計算チェーンを停止するためのプログラムコードと、
前記第１の計算チェーンをオーケストレートするためのプログラムコードと、ここにおいて、前記オーケストレートすることは、結果の前記第１のおよび第２のセットを渡すタイミング、結果の前記第１のセットを計算するタイミング、または結果の前記第２のセットを計算するタイミングを制御することを備え、ここにおいて、前記計算チェーンを停止およびオーケストレートするステップは、オーケストレータニューロンおよび／またはオーケストレータシナプスによって実行される、
を備える、非一時的コンピュータ可読媒体。