【手続補正書】
【提出日】令和2年2月14日(2020.2.14)
【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】
複数のサンプルデータを使用して機械学習システムをトレーニングする方法において、
複数のサンプルセットを取得することであって、前記複数のサンプルセットのそれぞれのサンプルセットは、対応するサンプリング期間内のサンプルデータを含む、ことと、
前記対応するサンプリング期間に従って、それぞれのサンプルセットについてサンプリングレートを設定することと、
前記設定したサンプリングレートに従ってサンプリングされた複数のサンプルセットを取得することと、
前記サンプリングされた複数のサンプルセットの重要性値を判定することと、
補正済みのサンプルデータを取得するべく、対応する重要性値を使用することにより、前記サンプリングされた複数のサンプルセット内のサンプルデータのそれぞれを補正することと、
前記機械学習システムをトレーニングするべく、前記補正済みのサンプルデータのそれぞれを前記機械学習システムに入力することと、
を含む方法。
【請求項２】
前記サンプリングされた複数のサンプルセット内のサンプルデータのそれぞれを補正することは、
補正済みのサンプルデータを取得するべく、前記重要性値のそれぞれに、前記重要性値のそれぞれに対応する前記サンプリングされたサンプルセット内のサンプルデータのそれぞれを乗算すること、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記機械学習システムをトレーニングするべく、前記補正済みのサンプルデータのそれぞれを前記機械学習システムに入力することは、
前記補正済みのサンプルデータのそれぞれの勾配を判定することと、
前記それぞれの勾配の精度を低減することと、
前記機械モデルをトレーニングするべく、低減された精度を有する前記勾配を前記機械学習システムに入力することと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記それぞれの勾配の前記精度を低減することは、
前記精度を低減するべく、以下の式を使用することにより、それぞれの勾配を保存するためのバイトを低減することを含み、
Ｘ１＝ｆｌｏｏｒ（ｃ×Ｘ＋（ｒａｎｄ（））／ｄ）／ｃ
ここで、ｆｌｏｏｒは、切り捨てであり、ｒａｎｄ（）は、０〜ｄの浮動小数点数を生成するためのものであり、Ｘ１は、低減後の保存のためのバイトの数であり、且つ、Ｘは、低減前の保存のためのバイトの数である、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記サンプリングされた複数のサンプルセットの前記重要性値を判定することは、
前記サンプリングされたサンプルセットの補正された重要性値を取得するべく、前記サンプリングされたサンプルセットに対応する前記サンプリングレートに基づいて前記サンプリングされたサンプルセットの初期重要性値を補正することを含み、
前記サンプリングされたサンプルセットのそれぞれについて、前記補正された重要性値は、前記初期重要性値に正比例しており、且つ、前記サンプリングされたサンプルセットの前記サンプリングレートには反比例している、請求項１に記載の方法。 
【請求項６】
前記サンプリングされた複数のサンプルセットの前記初期重要性値を補正することは、
予め設定された規則に従って、最新のサンプリング期間に対応する前記サンプルセットの前記初期重要性値を増大させること、
を更に含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記予め設定された規則は、
増大された重要性値が、前記最新のサンプリング期間に対応する前記サンプルセットの前記初期重要性値に正比例し、且つ、前記サンプルセットの合計数に正比例するように、前記最新のサンプリング期間に対応する前記サンプルセットの前記初期重要性値が増大すること、
を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
それぞれのサンプルセットについてサンプリングレートを設定することは、
相対的に後のサンプリング期間に対応するサンプルセットの前記サンプリングレートについて、相対的に前のサンプリング期間に対応するサンプルセットの前記サンプリングレートよりも大きくなるように設定すること
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
複数のサンプルデータを使用して機械学習システムをトレーニングするシステムであって、
実行可能なプログラムコードを保存するように構成される１つ又は複数のメモリと、
前記１つ又は複数のメモリに保存された前記実行可能なプログラムコードを読みだして前記システムに方法を実行させるように構成される１つ又は複数のプロセッサと、を備え、  前記方法は、
複数のサンプルセットを取得することであって、前記複数のサンプルセットのそれぞれのサンプルセットは、対応するサンプリング期間内のサンプルデータを含む、ことと、
前記対応するサンプリング期間に従って、それぞれのサンプルセットについてサンプリングレートを設定することと、
前記設定したサンプリングレートに従ってサンプリングされた複数のサンプルセットを取得することと、
前記サンプリングされた複数のサンプルセットの重要性値を判定することと、
補正済みのサンプルデータを取得するべく、対応する重要性値を使用することにより、前記サンプリングされた複数のサンプルセット内のサンプルデータのそれぞれを補正することと、
前記機械学習システムをトレーニングするべく、前記補正済みのサンプルデータのそれぞれを前記機械学習システムに入力することと、
を含む、システム。
【請求項１０】
前記１つ又は複数のプロセッサは、前記実行可能なプログラムコードを読みだして前記システムに、前記サンプリングされた複数のサンプルセット内のサンプルデータのそれぞれを補正するために、
補正済みのサンプルデータを取得するべく、前記重要性値のそれぞれに、前記重要性値のそれぞれに対応する前記サンプリングされたサンプルセット内のサンプルデータのそれぞれを乗算すること、
を実行させるように構成される、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記１つ又は複数のプロセッサは、前記実行可能なプログラムコードを読みだして前記システムに、前記機械学習システムをトレーニングするべく、前記補正済みのサンプルデータのそれぞれを前記機械学習システムに入力するために、
前記補正済みのサンプルデータのそれぞれの勾配を判定することと、
前記それぞれの勾配の精度を低減することと、
前記機械モデルをトレーニングするべく、精度が低減されている前記勾配を前記機械学習システムに入力することと、
を実行させるように構成される、請求項９に記載のシステム。
【請求項１２】
前記１つ又は複数のプロセッサは、前記実行可能なプログラムコードを読みだして前記システムに、前記それぞれの勾配の前記精度を低減するために、
前記精度を低減するべく、以下の式を使用することにより、それぞれの勾配を保存するためのバイトを低減することを実行させるように構成され、
Ｘ１＝ｆｌｏｏｒ（ｃ×Ｘ＋（ｒａｎｄ（））／ｄ）／ｃ
ここで、ｆｌｏｏｒは、切り捨てであり、ｒａｎｄ（）は、０〜ｄの浮動小数点数を生成するためのものであり、Ｘ１は、低減後の保存のためのバイトの数であり、且つ、Ｘは、低減前の保存のためのバイトの数である、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記１つ又は複数のプロセッサは、前記実行可能なプログラムコードを読みだして前記システムに、前記サンプリングされた複数のサンプルセットの前記重要性値を判定するために、
前記サンプリングされたサンプルセットの補正された重要性値を取得するべく、前記サンプリングされたサンプルセットに対応する前記サンプリングレートに基づいて前記サンプリングされたサンプルセットの初期重要性値を補正することを実行させるように構成され、
前記サンプリングされたサンプルセットのそれぞれについて、前記補正された重要性値は、前記初期重要性値に正比例しており、且つ、前記サンプリングされたサンプルセットの前記サンプリングレートには反比例している、請求項９に記載のシステム。 
【請求項１４】
前記１つ又は複数のプロセッサは、前記実行可能なプログラムコードを読みだして前記システムに、前記サンプリングされた複数のサンプルセットの前記重要性値を判定するために、
予め設定された規則に従って、最新のサンプリング期間に対応する前記サンプルセットの前記初期重要性値を増大させること、
を更に実行させるように構成される、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記予め設定された規則は、
増大された重要性値が、前記最新のサンプリング期間に対応する前記サンプルセットの前記初期重要性値に正比例し、且つ、前記サンプルセットの合計数に正比例するように、前記最新のサンプリング期間に対応する前記サンプルセットの前記初期重要性値が増大すること、
を含む、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記１つ又は複数のプロセッサは、前記実行可能なプログラムコードを読みだして前記システムに、それぞれのサンプルセットについてサンプリングレートを設定するために、
相対的に後のサンプリング期間に対応するサンプルセットの前記サンプリングレートについて、相対的に前のサンプリング期間に対応するサンプルセットの前記サンプリングレートよりも大きくなるように設定すること
を実行させるように構成される、請求項９に記載のシステム。
【請求項１７】
電子デバイスの１つ又は複数のプロセッサによって実行可能な命令のセットを保存して前記電子デバイスに方法を実行させる非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体であって、前記方法は、
複数のサンプルセットを取得することであって、前記複数のサンプルセットのそれぞれのサンプルセットは、対応するサンプリング期間内のサンプルデータを含む、ことと、
前記対応するサンプリング期間に従って、それぞれのサンプルセットについてサンプリングレートを設定することと、
前記設定したサンプリングレートに従ってサンプリングされた複数のサンプルセットを取得することと、
前記サンプリングされた複数のサンプルセットの重要性値を判定することと、
補正済みのサンプルデータを取得するべく、対応する重要性値を使用することにより、前記サンプリングされた複数のサンプルセット内のサンプルデータのそれぞれを補正することと、
前記機械学習システムをトレーニングするべく、前記補正済みのサンプルデータのそれぞれを前記機械学習システムに入力することと、
を含む、非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項１８】
前記電子デバイスの前記１つ又は複数のプロセッサによって実行可能な前記命令のセットは、前記電子デバイスに、前記サンプリングされた複数のサンプルセット内のサンプルデータのそれぞれを補正するために、
補正済みのサンプルデータを取得するべく、前記重要性値のそれぞれに、前記重要性値のそれぞれに対応する前記サンプリングされたサンプルセット内のサンプルデータのそれぞれを乗算すること、
を実行させる、請求項１７に記載の非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項１９】
前記電子デバイスの前記１つ又は複数のプロセッサによって実行可能な前記命令のセットは、前記電子デバイスに、前記機械学習システムをトレーニングするべく、前記補正済みのサンプルデータのそれぞれを前記機械学習システムに入力するために、
前記補正済みのサンプルデータのそれぞれの勾配を判定することと、
前記それぞれの勾配の精度を低減することと、
前記機械モデルをトレーニングするべく、低減された精度を有する前記勾配を前記機械学習システムに入力することと、
を実行させる、請求項１７に記載の非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項２０】
前記電子デバイスの前記１つ又は複数のプロセッサによって実行可能な前記命令のセットは、前記それぞれの勾配の前記精度を低減するために、
前記精度を低減するべく、以下の式を使用することにより、それぞれの勾配を保存するためのバイトを低減することを実行させ、
Ｘ１＝ｆｌｏｏｒ（ｃ×Ｘ＋（ｒａｎｄ（））／ｄ）／ｃ
ここで、ｆｌｏｏｒは、切り捨てであり、ｒａｎｄ（）は、０〜ｄの浮動小数点数を生成するためのものであり、Ｘ１は、低減後の保存のためのバイトの数であり、且つ、Ｘは、低減前の保存のためのバイトの数である、請求項１９に記載の非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項２１】
前記電子デバイスの前記１つ又は複数のプロセッサによって実行可能な前記命令のセットは、前記サンプリングされた複数のサンプルセットの前記重要性値を判定するために、
前記サンプリングされたサンプルセットの補正された重要性値を取得するべく、前記サンプリングされたサンプルセットに対応する前記サンプリングレートに基づいて前記サンプリングされたサンプルセットの初期重要性値を補正することを実行させ、
前記サンプリングされたサンプルセットのそれぞれについて、前記補正された重要性値は、前記初期重要性値に正比例しており、且つ、前記サンプリングされたサンプルセットの前記サンプリングレートには反比例している、請求項１７に記載の非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体。 
【請求項２２】
前記電子デバイスの前記１つ又は複数のプロセッサによって実行可能な前記命令のセットは、前記サンプリングされた複数のサンプルセットの前記重要性値を判定するために、
予め設定された規則に従って、最新のサンプリング期間に対応する前記サンプルセットの前記初期重要性値を増大させること、
を更に実行させる、請求項２１に記載の非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項２３】
前記予め設定された規則は、
増大された重要性値が、前記最新のサンプリング期間に対応する前記サンプルセットの前記初期重要性値に正比例し、且つ、前記サンプルセットの合計数に正比例するように、前記最新のサンプリング期間に対応する前記サンプルセットの前記初期重要性値が増大すること、
を含む、請求項２１に記載の非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項２４】
前記電子デバイスの前記１つ又は複数のプロセッサによって実行可能な前記命令のセットは、それぞれのサンプルセットについてサンプリングレートを設定するために、
相対的に後のサンプリング期間に対応するサンプルセットの前記サンプリングレートについて、相対的に前のサンプリング期間に対応するサンプルセットの前記サンプリングレートよりも大きくなるように設定すること
を実行させる、請求項１７に記載の非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体。