【誤訳訂正書】
【提出日】令和2年1月10日(2020.1.10)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】特許請求の範囲
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
関連性スコアを項目のセットに割り当てるための装置であって、前記関連性スコアはニューロン（１２）で構成された人工ニューラルネットワーク（１０）の適用に対する関連性を項目（４２）の前記セット（１６）上に示して、前記項目（４２）のセット（１６）をネットワーク出力（１８）上にマッピングし、前記装置は、
前記人工ニューラルネットワーク（１０）を介して初期関連性スコアを逆伝播させることによって、前記ネットワーク出力（１８）から導き出された前記初期関連性スコア（Ｒ）を項目のセット（１６）に再分配して、各項目について関連性スコアを得るように構成され、
前記装置は、各ニューロンについて、前記各ニューロンの下流近隣ニューロンのセットの予備的に再分配された関連性スコアが、分布関数を使用して前記各ニューロンの上流近隣ニューロンのセットに分配されるように逆伝播を実行するように構成され、
前記装置は、前記分布関数が、
前記各ニューロンの上流近隣ニューロンのセットによって前記各ニューロンの影響の程度を決定する、前記人工ニューラルネットワークの重みと、
項目（４２）のセット（１６）に前記人工ニューラルネットワーク（１０）を適用した際に現れる、前記上流近隣ニューロンのセットのニューロン活性化と、
前記各ニューロンの前記下流近隣ニューロンのセットの予備的に再分配された関連性スコアの合計と、
の関数であるように構成されている、
装置。
【請求項２】
前記装置は、前記分布関数が関連性保存特性を有するように構成される、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記装置は、前記人工ニューラルネットワークのすべてのニューロンに対して１つの分布関数を等しく使用して前記逆伝播を実行するように構成されている、請求項１または２に記載の装置。
【請求項４】
2018513507.tif 000001
【請求項５】
ｍ（[Ｒjk，ｋは、ｊの下流ニューロンである]）=ΣkＲjkである、請求項４に記載の装置。
【請求項６】
前記装置は、前記関数ｑ（ｉ）が、ｑ（ｉ）= ｐ（｛ｚij｜ｉはｊの上流近隣ニューロンである｝）となるように関数ｓによって計算される重み付き活性化ｚij＝ｓ（ｘi，ｗij，ｂj）の関数ｐであるように構成されている、請求項４または５に記載の装置。
【請求項７】
2018513507.tif 000002
【請求項８】
2018513507.tif 000003
【請求項９】
2018513507.tif 000004
2018513507.tif 000005
【請求項１０】
前記装置は、前記関数g（・）が
ｇ（ｚ）＝αｍａｘ（０，ｚ）？βｍｉｎ（０，ｚ）
で与えられ、ここでα> ０，β≧０であるように構成されている、請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
前記装置は、前記関数ｑ（ｉ）が前記ニューロンのニューラルネットワーク関数のテイラー型分解を継承する、または前記ニューロンの人工ニューラルネットワーク関数のテイラー型分解に比例するように構成されている、請求項４ないし１０のいずれかに記載の装置。
【請求項１２】
前記関連性メッセージＲijが、データから学習され、ニューロンｊの上流近隣ｉの活性化ｘiを近似誤差まで値ｍ（[Ｒjk，ｋはｊの下流ニューロン]）にマッピングする関数のテイラー近似に比例するように構成されている、請求項４ないし１０のいずれかに記載の装置。
【請求項１３】
2018513507.tif 000006
【請求項１４】
2018513507.tif 000007
2018513507.tif 000008
【請求項１５】
ｍ（[Ｒjk，ｋはｊの下流ニューロンである]）= ΣkＲjk
である、請求項１３または１４に記載の装置。
【請求項１６】
h()は安定化関数
h(t)=t+ε・sign(t)
であって、ここで、εは０以上の値を有し、分数関数として表現される前記分布関数の分母に記述される前記安定化関数の値がゼロになることを阻止する、請求項１３から１５までのいずれかに記載の装置。
【請求項１７】
前記装置は、各項目ｉについて、それぞれの項目を上流近隣ニューロンとして有するニューロンの、それぞれの項目に再分配された関連性メッセージを合計することによって、各項目ｉの関連性スコアＲiを計算するように構成された、請求項１ないし１６のいずれかに記載の装置。
【請求項１８】
前記人工ニューラルネットワークは項目のセットに直接適用されて、前記項目（４２）のセット（１６）の前記項目が人工ニューラルネットワークの人工ニューロンのサブセットにとっての上流近隣を形成し、前記ネットワーク出力は、前記人工ニューラルネットワークの下流端におけるニューロンのニューロン活性化に対応する請求項１ないし１７のいずれかに記載の装置。
【請求項１９】
前記ネットワーク出力（１８）はスカラーであり、そこから導出された初期関連性スコアは前記スカラーの値に等しいか、単調増加関数を前記スカラーの値に適用することによって導出される、または、前記ネットワーク出力はベクトルであり、初期関連性スコアはベクトルの１つまたは複数の成分の値に等しいか、または単調増加関数を前記ベクトルの１つまたは複数の成分の値に適用することによって導出される、請求項１ないし１８のいずれかに記載の装置。
【請求項２０】
前記装置は、０．９５・R≦f（ΣRi）≦１．０５・Rとなるように逆伝播を実行するように構成され、ΣRiは、前記項目（４２）のセット（１６）のすべての項目iの関連性スコアを合計したものを表し、fはΣRiにのみ依存する単調関数である、請求項１ないし１９のいずれかに記載の装置。
【請求項２１】
前記装置は、fが恒等関数であるように構成されている、請求項２０に記載の装置。
【請求項２２】
前記装置は、各ニューロンについて、前記分布関数によって各ニューロンの上流近隣ニューロンの前記セットに分配された関連性メッセージの合計がξ（SN）に等しいか、５%以下しか逸脱しないように構成され、但し、SNは前記各ニューロンの下流隣接ニューロンのセットから前記各ニューロンへの関連性メッセージの合計を表し、ξはSNにのみ依存する単調関数を表す、請求項１ないし２１のいずれかに記載の装置。
【請求項２３】
前記装置は、ξが恒等関数であるように構成される、請求項２２に記載の装置。
【請求項２４】
前記人工ニューラルネットワークは、各ニューロン（１２）が層のシーケンスのうちの１つに属するように層化され、前記装置は、前記人工ニューラルネットワークのすべてのニューロンについて１つの分布関数を等しく使用して前記逆伝播を実行するように構成される、請求項１ないし２３のいずれかに記載の装置。
【請求項２５】
前記人工ニューラルネットワークは、各ニューロン（１２）が層のシーケンスのうちの１つに属するように層化されており、前記装置は、各層について、各層のニューロンに分配された関連性メッセージの合計がζ（SL）に等しいか、または５％以下しか逸脱しないように逆伝播を実行するように構成され、
但し、SLは各層の下流の層のニューロンの予備的に再分配された関連性スコアの合計を表し、ζはSLにのみ依存する単調関数を表す、請求項１ないし２３のいずれかに記載の装置。
【請求項２６】
前記項目のセット（１６）は、
前記項目（４２）のセット（１６）のうちの各項目（４２）がピクチャの１つ以上のピクセルまたはサブピクセルに相当する、ピクチャ、および／または
前記項目（４２）のセット（１６）のうちの各項目（４２）がビデオのピクチャの１つ以上のピクセルまたはサブピクセル、ビデオのピクチャ、またはビデオのピクチャシーケンスに相当する、ビデオ、および／または
前記項目（４２）のセット（１６）のうちの各項目（４２）がオーディオ信号の１つ以上のオーディオサンプルに相当する、オーディオ信号、および／または
前記項目（４２）のセット（１６）の内の前記項目（４２）が局所的特徴に相当する、ピクチャ、ビデオまたは音声信号から局所的にまたは大域的に抽出された局所的特徴の特徴マップまたは変換、および／または
前記項目（４２）のセット（１６）の各項目（４２）がテキストの単語、文章または段落に相当する、テキスト、および／または
前記項目（４２）のセット（１６）の前記項目（４２）がノードまたはエッジまたはノードのセットまたはエッジのセットまたはサブグラフに相当する、ソーシャルネットワーク関係グラフ等のグラフ、
である、または上記の組合せである、請求項１ないし２５のいずれかに記載の装置。
【請求項２７】
データ処理のためのシステム（１００）であって、
項目のセットに関連性スコアを割当てるための装置（５０）であって、前記装置は、請求項１ないし２６のいずれかに記載の装置と、
前記項目のセットまたは前記項目のセットから導出された処理すべきデータ（１０６）を、前記関連性スコアに応じて前記処理を適応させて、処理するための装置（１０２）と、を備えるシステム。
【請求項２８】
前記処理は非可逆処理であり、前記処理するための装置は、割当てられた関連性スコアが低い項目と比較するとより高い関連性スコアを有する項目の前記非可逆処理の非可逆性を低減するように構成される、請求項２７に記載のシステム。
【請求項２９】
前記処理は視覚化であって、前記処理するための装置は前記関連性スコアに応じて前記視覚化においてハイライトを実行するように構成される、請求項２７に記載のシステム。
【請求項３０】
前記処理は、メモリからの読出しまたはさらなる測定の実行によるデータ補充であって、前記処理するための装置（１０２）は前記関連性スコアに応じて前記データ補充に集中するように構成される、請求項２７に記載のシステム。
【請求項３１】
関心領域をハイライトするためのシステム（１１０）であって、
項目のセットに関連性スコアを割当てるための装置（５０）であって、請求項１ないし２６のいずれかに記載の装置と、
前記関連性スコアに応じて関連性グラフ（１１４）を生成するための装置（１１２）とを備える、システム。
【請求項３２】
人工ニューラルネットワークを最適化するためのシステム（１２０）であって、
項目のセットに関連性スコアを割当てるための装置（５０）であって、前記装置は請求項１ないし２６のいずれかに記載の装置と、
複数の異なる項目のセットに前記割当てるための装置を適用するための装置（１２２）と、
前記割り当てるための装置を前記複数の異なる項目のセットに適用している最中に前記人工ニューラルネットワークの前記ニューロンに割当てられた関連性を蓄積することによって前記人工ニューラルネットワーク内の関連性の高い部分（１２８）を検出し、関連性の高い部分に応じて前記人工ニューラルネットワークを最適化するための装置（１２４）とを備えた、
システム（１２０）。
【請求項３３】
項目のセットに関連性スコアを割り当てるための方法であって、前記関連性スコアは、ニューロン（１２）で構成される人工ニューラルネットワーク（１０）の前記項目（４２）のセット（１６）への適用に関しての関連性を示して前記項目（４２）のセット（１６）をネットワーク出力にマッピングし、前記方法は、
関連性スコア取得装置により前記人工ニューラルネットワーク（１０）を介して初期関連性スコアを逆伝播させることによって、前記ネットワーク出力（１８）から導出された前記初期関連性スコア（R）を前記項目（４２）のセット（１６）に再分配して各項目について関連性スコアを得るステップを含み、
前記逆伝播は、各ニューロンについて、各ニューロンの下流近隣ニューロンのセットの予備的に再分配された関連性スコアが、分布関数を使用して各ニューロンの上流近隣ニューロンのセットに分配されるように実行され、
前記分布関数は、
前記各ニューロンの上流近隣ニューロンのセットによって前記各ニューロンの影響の程度を決定する前記人工ニューラルネットワークの重みと、
項目（４２）のセット（１６）に前記人工ニューラルネットワーク（１０）を適用した際に現れる、上流近隣ニューロンのセットのニューロン活性化と、
前記各ニューロンの下流近隣ニューロンのセットの予備的に再分配された関連性スコアの合計と、
の関数である、
方法。
【請求項３４】
コンピュータ上で実行された時に、請求項３３に記載の方法を実行するためのプログラムコードを有するコンピュータプログラム。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００９１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００９１】
ピクセル単位の分解は、近似根点ｘ0を求める必要があるため、テイラー級数を超えて予測点ｘに非線形依存を含む。従って、根点ｘ0は予測点ｘに依存するので、画素全体の分解は線形ではなく、局所線形アルゴリズムである。
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００９２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００９２】
いくつかの研究では、予測点ｘで偏微分を使用することに基づく分類器予測の視覚化のための感度マップ[2,18,38]が使用されている。予測点ｘにおける微分に基づく感度マップと画素単位の分解手法との間には、２つの本質的な相違点がある。まず、予測点ｘにおける関数値ｆ（ｘ）と、同じ点ｘにおける差分Ｄｆ（ｘ）との間には直接の関係はない。第２に、予測関数ｆ（ｘ0）＝０の根のセットによって与えられるある状態に対する分類器予測を説明することに興味がある。予測点における差分Ｄｆ（ｘ）は、必ずしもユークリッドノルムのもとで近似する根を指しているとは限らない。それは、予測ｆ（ｘ）として同じ符号をまだ有している可能性があり、従って、予測関数の根の点のセットに対する差異を説明するために誤解を招く可能性がある最も近い局所的最適を指している。従って、予測点ｘにおける導関数は、我々の目的を達成するためには有用ではない。図７は、局所勾配（上向き矢印）と予測の次元別分解（下向き矢印）との間の質的差異を示す。特に、この図は、予測点ｘ（ここでは正方形で示される）における勾配が、必ずしも決定境界上の近接点を指しているという直感を示している。その代わりに、局所最適値または決定境界上の遠い点を指すことがある。この例では、予測点ｘでの局所勾配からの説明ベクトルは、無関係な方向への寄与が大きすぎる。他のクラスの最も近い近隣は、非常に異なる角度で見つけることができる。従って、予測点ｘでの局所勾配は、関数値ｆ（ｘ）に対する単一次元の寄与についての良い説明ではないかもしれない。左画像内の予測点における局所勾配および右画像におけるテイラー根点は、黒色の矢印によって示される。最も近い根点ｘ0は、決定境界上に三角形として示されている。右の画像の下向き矢印は、最も近い根点ｘ0を中心とするテイラー展開によるｆ（ｘ）の近似を視覚化する。近似は、Ｄｆ（ｘ0）とｘ−ｘ0との間の外積の対角に等しいＤｆ（ｘ0）（右パネルの灰色の矢印）とｘ−ｘ0（右パネルの破線）との間の次元方向の積を表すベクトルとして与えられる。
【誤訳訂正４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０２１１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０２１１】
別の観点から、分布関数は、「有意義な」逆伝播関連性スコアにおいて同じ結果が得られるように、有利に選択されるべきである。この目的のために、分布関数は、関連性保存特性に追加的または代替的に、いくつかの「順序」性に従うことができる。換言すれば、上述した関連性保存特性に従わなくても、分布関数は、有意義な逆伝播関連性スコアをもたらす可能性がある。特に、各ニューロンｊについて、どれだけの関連性Ｒijがそれぞれのニューロンｊから上流近隣ニューロンｉに再分配されるかをもたらす分布関数は、以下で与えられる。
【誤訳訂正５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０２７２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０２７２】
さらに、プロセッサ１０２は、セット１６としての画像である場合、以下のように作用し得る。ちょうど輪郭が描かれたセグメンテーションは、すべてのピクセルに対するスコアのセットまたはオーバーレイ画像またはカラーマップに適用され得て、非常に高いスコアを有する領域か、または絶対値が大きいスコアを有する領域に対応するセグメントが抽出され得る。次に、プロセッサは、原画像１６のこれらの同じ位置にあるセグメントを、特徴的なまたは特異なコンテンツの可能性に関するコンテンツをチェックするために、人または別のアルゴリズムに提示することができる。これは、たとえばセキュリティガードアプリケーションで使用できる。同様に、セット１６は、ビデオであってもよい。ビデオ全体は、順番に一連のフレームで構成されている。項目のセット１６内の項目は、既に上述したように、フレームまたはフレームのサブセットまたはフレームのサブセットからの領域のセットであってもよい。時空間ビデオセグメンテーションは、項目の平均スコアが高いか、または項目のスコアの平均絶対値が高い時空間領域を見つけるために、項目の関連性スコア割当てに適用することができる。上述のように、領域内の項目に割当てられた平均スコアは、例えばp平均または区分点推定器を使用して測定し得る。ある閾値を超えるスコアのような最も高いこの種のスコアを有する時空間領域は、プロセッサ１０２によって（例えば、画像またはビデオセグメンテーションによって）抽出でき、特徴的なあるいは特異なコンテンツの可能性に関するコンテンツの検査のために、人または他のアルゴリズムに提示される。チェックのためのアルゴリズムは、プロセッサ１０２に含まれていてもよいし、外部のものであってもよい。これは、（最も）高いスコアの領域のチェッ
クに言及した上記の機会にも当てはまる。