【誤訳訂正書】
【提出日】平成21年1月30日(2009.1.30)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】特許請求の範囲
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】  それぞれが入力信号を受け付ける複数の入力部と、
前記複数の入力部のそれぞれの１つにそれぞれが関連付けされている複数の樹状突起を模擬するための記憶要素を複数含むデンドライト状態記憶部と
を備え、前記デンドライト状態記憶部の各樹状突起に対応する記憶要素が、前記入力信号の値によって連想記憶を行うための重みのべき級数の累乗の係数に対するカウント値を格納することを特徴とするニューロンを模擬する連想記憶装置。
【請求項２】  前記べき級数は、底が２の累乗のべき級数であり、この底が２のべき級数の累乗の各係数が、前記カウント値の各ビットを表すことを特徴とする請求項１に記載の連想記憶装置。
【請求項３】  前記カウント値は、統計的カウント値であることを特徴とする請求項１に記載の連想記憶装置。
【請求項４】  前記樹状突起は、連続的に順序付けられ、且つ、前記べき級数は、一対の第１及び第２のべき級数よりなり、第１のべき級数の累乗の各係数は、前の樹状突起への関連付け値の関数である第１のカウント値を含み、第２のべき級数の累乗の各係数は、次の樹状突起への関連付け値の関数である第２のカウント値を含むことを特徴とする請求項１に記載の連想記憶装置。
【請求項５】 前記べき級数は、更に、第１の観測フェーズに対応する第１のべき級数であり、且つ、各樹状突起に関連付けされた記憶要素は、第２の観測フェーズに対応する第２のべき級数を含み、第２のべき級数の各係数は、前記第２の観測フェーズの中の関連付けされたべきに対するカウント値を格納することを特徴とする請求項１に記載の連想記憶装置。
【請求項６】 各樹状突起に関連付けされている入力部への入力信号に応答するトレースを模擬するように構成されたトレース記憶部を備え、
前記トレース記憶部は、前の樹状突起における入力信号の関連付け値の関数である第１のトレースのカウント値と、次の樹状突起における入力信号の関連付け値の関数である第２のトレースのカウント値とを含み、
前記第１及び第２のべき級数それぞれは、第１及び第２のトレースのカウント値それぞれへ応答することを特徴とする請求項４に記載の連想記憶装置。
【請求項７】  前の樹状突起への関連付け値の関数は、前の樹状突起への関連付け値の合計であり、次の樹状突起への関連付け値の関数は、次の樹状突起への関連付け値の合計であることを特徴とする請求項４に記載の連想記憶装置。
【請求項８】 前記第１及び第２のべき級数は、前記複数の入力部の第１の観測フェーズに対応する第１の対の第１及び第２のべき級数であり、各樹状突起に関連付けされた記憶要素は、更に、前記複数の入力部の第２の観測フェーズに対応する第２の対の第１及び第２のべき級数よりなることを特徴とする請求項４に記載の連想記憶装置。
【請求項９】 各トレース記憶部は、
前の樹状突起における入力信号への関連付け値の関数である第１のトレースのカウント値のべき級数と、
次の樹状突起における入力信号の関連付け値の関数である第２のトレースのカウント値のべき級数と
を有することを特徴とする請求項６に記載の連想記憶装置。
【請求項１０】 前記入力信号を前記第１及び第２のトレースのカウント値へ変換するコンバータを更に備えることを特徴とする請求項６に記載の連想記憶装置。
【請求項１１】 それぞれの第１及び第２のトレースのカウント値を、前記デンドライト状態記憶部の記憶要素のうち、前記第１及び第２のべき級数の係数を格納する記憶要素へ順次反映させるトレースウエーブ伝播装置を更に備えることを特徴とする請求項６に記載の連想記憶装置。
【請求項１２】 前の樹状突起での入力信号への関連付け値の関数は、前の樹状突起での入力信号への関連付け値の合計であり、次の樹状突起での入力信号への関連付け値の関数は、次の樹状突起での入力信号への関連付け値の合計であることを特徴とする請求項６に記載の連想記憶装置。
【請求項１３】 前記第１及び第２のトレースのカウント値と前記第１及び第２のべき級数との間のマッチングを累算するアキュムレータを更に備えることを特徴とする請求項６に記載の連想記憶装置。
【請求項１４】 各樹状突起に関連付けされている入力部での入力信号に応答するトレースを模擬するように構成されたトレース記憶部を備え、
前記トレース記憶部は、前の樹状突起への入力信号の関連付け値の関数である第１のトレースのカウント値と、次の樹状突起への入力部の関連付け値の関数である第２のトレースのカウント値とを格納し、
前記第１及び第２の対におけるそれぞれの第１及び第２のべき級数は、それぞれの第１及び第２のトレースのカウント値へ応答することを特徴とする請求項８に記載の連想記憶装置。
【請求項１５】 前記トレースウエーブ伝播装置は、順方向と逆方向へ前記連続的に順序付けられた樹状突起に沿って前記トレース記憶部の値を順次反映させることを特徴とする請求項１１に記載の連想記憶装置。
【請求項１６】 前記トレースウエーブ伝播装置は、更に、前記複数の樹状突起における前記べき級数に沿って前記トレース記憶部のキャリー結果を順次反映させて、前記入力信号に対する関連付けを前記重みに反映させることを特徴とする請求項１１に記載の連想記憶装置。
【請求項１７】 前記アキュムレータは、キャリー結果が生成されるか否かとは無関係に、前記第１及び第２のトレースのカウント値におけるカウント値の全てに対して前記第１のトレースのカウント値と第２のトレースのカウント値との間のマッチングを累算することを特徴とする請求項１３に記載の連想記憶装置。
【請求項１８】  前記第１及び第２のべき級数に対する第１及び第２のトレースのカウント値のマッチングの累算の結果を合計するために前記アキュムレータに応答する合計装置を更に備えることを特徴とする請求項１３に記載の連想記憶装置。
【請求項１９】  トレース記憶部は、前の樹状突起における前記入力信号への関連付け値の関数である第１のトレースのカウント値のべき級数と、次の樹状突起における前記入力信号への関連付け値の関数である第２のトレースのカウント値のべき級数とを格納することを特徴とする請求項１４に記載の連想記憶装置。
【請求項２０】 前記トレースウエーブ伝播装置は、前記べき級数の次のより高位の累乗に順次反映させるために、樹状突起での重みのうちのキャリー結果を特定するダブルマッチ／フィルタを更に備えることを特徴とする請求項１６に記載の連想記憶装置。
【請求項２１】  前記入力信号から前記第１及び第２のトレースのカウント値を発生するための手段を更に備えることを特徴とする請求項１９に記載の連想記憶装置。
【請求項２２】  前記それぞれの第１及び第２のトレースのカウント値を前記それぞれの第１及び第２の対のべき級数へ順次反映させるための手段を更に備えることを特徴とする請求項１９に記載の連想記憶装置。
【請求項２３】  前記ダブルマッチ／フィルタは、重みとトレースの発生に基づいて、樹状突起における重みのうちのキャリー結果を特定することを特徴とする請求項２０に記載の連想記憶装置。
【請求項２４】  それぞれが入力信号を受け付ける複数の入力部と、前記複数の入力部のそれぞれの１つにそれぞれが関連付けされている複数の樹状突起を模擬するための記憶要素を複数含むデンドライト状態記憶部とを含むニューロンを模擬する連想記憶装置を動作させる方法であって、
デンドライト状態記憶部の各樹状突起に対応する記憶要素に対して、前記入力信号の値によって連想記憶を行うための重みのべき級数の累乗の係数に対するカウント値を提供するステップと、
前記入力信号を、前記入力信号の関連付け値の関数である第１および第２のトレースのカウント値に変換するステップと、
前記第１及び第２のトレースのカウント値を前記べき級数それぞれへ順次反映させるステップと
を備えることを特徴とする方法。
【請求項２５】  前記樹状突起は、連続的に順序付けられ、且つ、前記重みのべき級数は、一対の第１及び第２のべき級数よりなり、第１のべき級数の累乗の各係数は、前の樹状突起の関連付け値の関数である第１のカウント値を含み、第２のべき級数の累乗の各係数は、次の樹状突起関連付け値の関数である第２のカウント値を含み、
各トレースは、前の樹状突起における入力信号の関連付け値の関数である第１のトレースのカウント値のべき級数と、次の樹状突起における入力信号の関連付け値の関数である第２のトレースのカウント値のべき級数とを含む、
ことを特徴とする請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】  前記順次反映させるステップは、前記複数の樹状突起におけるべき級数に沿って前記トレース記憶部のキャリー結果を順次反映させるステップを更に備えることを特徴とする請求項２４に記載の方法。
【請求項２７】  前記第１及び第２のトレースのカウント値と前記第１及び第２のべき級数との間のマッチングを累算して前記連想記憶装置を読み出すステップを更に備えることを特徴とする請求項２４に記載の方法。
【請求項２８】  前記順次反映させるステップは、第１及び第２のトレースのカウント値のそれぞれを前記べき級数のそれぞれに対して、順方向及び逆方向へ順次反映させるステップを含むことを特徴とする請求項２５に記載の方法。
【請求項２９】  キャリー結果を順次反映させるステップは、次のより高位の累乗に順次反映させるために、前記トレース記憶部の値にダブルマッチフィルタ処理を行って樹状突起の重みのうちのキャリー結果を特定するステップを含むことを特徴とする請求項２６に記載の方法。
【請求項３０】  前記累算するステップは、キャリー結果が生成されるか否かに関係なく、前記第１及び第２のトレースのカウント値と前記第１及び第２のべき級数におけるカウント値の全てとの間におけるマッチングを累算するステップを含むことを特徴とする請求項２７に記載の方法。
【請求項３１】  前記累算するステップの結果を合計するステップを更に含むことを特徴とする請求項２７に記載の方法。
【請求項３２】  前記ダブルマッチフィルタ処理するステップは、重みとトレースの同時発生に基づいて樹状突起における重みのうちのキャリー結果を特定するステップを含むことを特徴とする請求項２９に記載の方法。
【請求項３３】  それぞれが入力信号を受け付ける複数の入力部と、前記複数の入力部のそれぞれの１つにそれぞれが関連付けされている複数の樹状突起を模擬するための記憶要素を複数含むデンドライト状態記憶部とを含むニューロンを模擬する連想記憶装置を読み出す方法であって、
デンドライト状態記憶部の各樹状突起に対応する記憶要素に対して、前記入力信号の値によって連想記憶を行うための重みのべき級数の累乗の係数に対するカウント値を提供するステップと、
前記入力信号を、前記入力信号の関連付け値関数であるトレースのカウント値のべき級数へ変換するステップと、
前記第１及び第２のトレースのカウント値と前記第１及び第２のべき級数との間のマッチングを累算するステップと、
を備えることを特徴とする方法。
【請求項３４】  前記累算するステップは、キャリー結果が生成されるか否かに関係なく、前記第１及び第２のトレースのカウント値と前記第１及び第２のべき級数におけるカウント値の全てとの間のマッチングを累算するステップを含むことを特徴とする請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】  前記累算するステップの結果を合計するステップを更に含むことを特徴とする請求項３３に記載の方法。
【請求項３６】  前記樹状突起は、連続的に順序付けられ、且つ、前記重みのべき級数は、一対の第１及び第２のべき級数よりなり、第１のべき級数の累乗の各係数は、前の樹状突起への関連付け値の関数である第１のカウント値を含み、第２のべき級数の累乗の各係数は、次の樹状突起への関連付け値の関数である第２のカウント値を含み、
各トレース記憶部は、前の樹状突起における入力信号への関連付け値の関数である第１のトレースのカウント値のべき級数と、次の樹状突起における入力信号への関連付け値の関数である第２のトレースのカウント値のべき級数とを含む、
ことを特徴とする請求項３３に記載の方法。
【請求項３７】  演算装置と記憶装置とを備えるコンピュータを用いてニューロンを模擬する連想記憶装置を提供するためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータに、それぞれが入力信号を受け付ける複数の入力部を提供するステップと、
コンピュータの記憶装置に、前記複数の入力部のそれぞれの１つにそれぞれが関連付けされている複数の樹状突起を模擬するための複数の記憶要素を複数含むデンドライト状態記憶部を提供するステップと、
を有する方法を実行し、前記樹状突起の各々に対応する記憶要素が、前記入力信号の値によって連想記憶を行うための前記複数の入力部の各１つと関連付けされて重みのべき級数の累乗の係数を含み、べき級数の累乗の各係数が前記関連付けされたべきに対する関連付けされたカウント値を含むことを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項３８】  前記べき級数は、底が２の累乗のべき級数であり、この底が２のべき級数の累乗の各係数が、前記カウント値のビットを表すことを特徴とする請求項３７に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３９】  前記カウント値は、統計的カウント値であることを特徴とする請求項３７に記載のコンピュータプログラム。
【請求項４０】  前記樹状突起は、連続的に順序付けられ、且つ、前記べき級数は、一対の第１及び第２のべき級数よりなり、第１のべき級数の累乗の各係数は、前の樹状突起への関連付け値の関数である第１のカウント値を含み、第２のべき級数の累乗の各係数は、次の樹状突起への関連付け値の関数である第２のカウント値を含むことを特徴とする請求項３７に記載のコンピュータプログラム。
【請求項４１】  前記べき級数は、第１の観測フェーズに対応する第１のべき級数であり、且つ、各樹状突起に関連付けされた記憶要素は、更に第２の観測フェーズに対応する第２のべき級数を含み、第２のべき級数の各係数は、前記第２の観測フェーズの中の関連付けされたべきに対するカウント値を格納することを特徴とする請求項３７に記載のコンピュータプログラム。
【請求項４２】  各樹状突起に関連付けされている入力部への入力信号に応答するトレースを模擬するように構成されたトレース記憶部を備え、
前記トレース記憶部は、前の樹状突起における入力信号の関連付け値の関数である第１のトレースのカウント値と、次の樹状突起における入力信号の関連付け値の関数である第２のトレースのカウント値とを含み、
第１及び第２のべき級数それぞれは、第１及び第２のトレースのカウント値それぞれへ応答することを特徴とする請求項４０に記載のコンピュータプログラム。
【請求項４３】  前記前の樹状突起への関連付け値の関数は、前の樹状突起への関連付け値の合計であり、前記次の樹状突起への関連付け値の関数は、次の樹状突起への関連付け値の合計であることを特徴とする請求項４０に記載のコンピュータプログラム。
【請求項４４】  前記第１及び第２のべき級数は、前記複数の入力部の第１の観測フェーズに対応する第１の対の第１及び第２のべき級数であり、且つ、各樹状突起に関連付けされた記憶要素は、更に前記複数の入力部の第２の観測フェーズに対応する第２の対の第１及び第２のべき級数よりなることを特徴とする請求項４０に記載のコンピュータプログラム。
【請求項４５】  各トレース記憶部は、前の樹状突起における入力信号への関連付け値の関数である第１のトレースのカウント値のべき級数と、次の樹状突起における入力信号への関連付け値の関数である第２のトレースのカウント値のべき級数とを有することを特徴とする請求項４２に記載のコンピュータプログラム。
【請求項４６】  前記入力信号を前記第１及び第２のトレースのカウント値へ変換するコンバータをコンピュータに提供するステップを更に実行することを特徴とする請求項４２に記載のコンピュータプログラム。
【請求項４７】  それぞれの第１及び第２のトレースのカウント値を第１及び第２のべき級数それぞれへ順次反映させるトレースウエーブ伝播装置をコンピュータに提供するステップを更に実行することを特徴とする請求項４２に記載のコンピュータプログラム。
【請求項４８】  前の樹状突起における入力信号への関連付け値の関数は、前の樹状突起における入力信号への関連付け値の合計であり、次の樹状突起における入力信号への関連付け値の関数は、次の樹状突起における入力信号への関連付け値の合計であることを特徴とする請求項４２に記載のコンピュータプログラム。
【請求項４９】  前記第１及び第２のトレースのカウント値と前記重みの第１及び第２のべき級数との間のマッチングを累算するアキュムレータをコンピュータに提供するステップを更に実行することを特徴とする請求項４２に記載のコンピュータプログラム。
【請求項５０】  各樹状突起に関連付けされている入力部への入力信号に応答するトレースを模擬するように構成されたトレース記憶部を更に備え、
前記トレース記憶部は、前の樹状突起における入力信号の関連付け値の関数である第１のトレースのカウント値と、次の樹状突起における入力信号の関連付け値の関数である第２のトレースのカウント値とを含み、
前記第１及び第２の対におけるそれぞれの第１及び第２のべき級数は、第１及び第２のトレースカウント値それぞれへ応答することを特徴とする請求項４４に記載のコンピュータプログラム。
【請求項５１】  順方向と逆方向へ前記連続的に順序付けられた樹状突起に沿って前記トレース記憶部の値を順次反映させるトレースウエーブ伝播装置をコンピュータに提供するステップをさらに実行することを特徴とする請求項４５に記載のコンピュータプログラム。
【請求項５２】  前記複数の樹状突起における前記重みのべき級数に沿って前記トレースのキャリー結果を更に順次反映させて前記入力信号に対する関連付けを前記重みに反映させるトレースウエーブ伝播装置をコンピュータに提供するステップをさらに実行することを特徴とする請求項４５に記載のコンピュータプログラム。
【請求項５３】  キャリー結果が生成されるか否かとは無関係に、前記重みの第１及び第２のトレースカウント値におけるカウント値の全てに対して前記第１のトレースカウント値と第２のトレースカウント値との間のマッチングを累算するアキュムレータを提供することを特徴とする請求項４９に記載のコンピュータプログラム。
【請求項５４】  前記重みの第１及び第２のべき級数に対する第１及び第２のトレースカウント値のマッチングの累算の結果を合計するために前記アキュムレータに応答する合計装置をコンピュータに提供するステップをさらに実行することを特徴とする請求項４９に記載のコンピュータプログラム。
【請求項５５】  トレース記憶部は、前の樹状突起における前記入力信号への関連付け値の関数である第１のトレースカウント値のべき級数と、次の樹状突起における前記入力信号への関連付け値の関数である第２のトレースカウント値のべき級数とを備えることを特徴とする請求項５０に記載のコンピュータプログラム。
【請求項５６】  次のより高位のべき重みへの伝達のために、樹状突起における重みのうちのキャリー結果を特定するダブルマッチ／フィルタをコンピュータに提供するステップをさらに実行することを特徴とする請求項５２に記載のコンピュータプログラム。
【請求項５７】  前記入力信号から前記第１及び第２のトレースカウント値を発生するステップを更にコンピュータに実行させることを特徴とする請求項５５に記載のコンピュータプログラム。
【請求項５８】  前記第１及び第２のトレースカウント値それぞれを、前記第１及び第２の対それぞれのべき級数へ順次反映させるステップを更にコンピュータに実行させることを特徴とする請求項５５に記載のコンピュータプログラム。
【請求項５９】  前記ダブルマッチ／フィルタは、重みとトレースの同時発生に基づいて、樹状突起での重みのうちのキャリー結果を特定することを特徴とする請求項５６に記載の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】００２１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２１】
本発明は、入力同士の間での学習された相互作用を実質的に表現でき、実現可能なシステムにおいて物理的に実施され得るような人工ニューロンシステム，方法及び／又はコンピュータプログラム製品を提供することができる。実際に、Ｏ（Ｎ2）の実質的な表現を近似すると、Ｏ（Ｎ）の物理的マシンに相当することが示される。このような純粋な線形性は、上はインターネットまで下は小さな無線デバイスまでにおける高性能予測のスケーリング及びパターンマッチングを可能ならしめることができる。
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３１】
好適な統計量は、ダイナミックプログラミングからのアナロジーによって得られる。ダイナミックプログラミング技術は、組合せに関する複雑性を減少し得る。ダイナミックプログラミングによれば、全ての組合せを明瞭に勘案するよりも、むしろ、一度に多くの要素の列挙を間接的に可能とするような性質を見つけることができる。ダイナミックプログラミングは、従来より、ツリー構造体において使用される。例えば、ツリーの各ブランチが指数的数量のリーフノードを含むが、幾つかの問題は、ブランチ全体が一度に勘案されるような制約を有する。指数的数量のリーフが、実際に各リーフを勘案する計算負担無しに、暗黙的に勘案される。
【誤訳訂正４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３６】
人工ニューロン構造
図７は、本発明の一実施の形態に係る人工ニューロンのブロック図である。図７に示されるように、人工ニューロン７００は、複数の入力７１０ａ〜７１０ｃと複数の樹状突起７２０ａ〜７２０ｃとを含んでいる。それぞれの樹状突起７２０ａ〜７２０ｃは、入力７１０ａ〜７１０ｃのそれぞれに連合される（関連付けされる）。各樹状突起は、重みのべき級数７３０を含む。重みのべき級数の各重みは、関連付けされたべきに対する関連付けされたカウントを含んでいる。好ましくは、図７に示されているように、重みのべき級数は、重みの２を底とするべき級数であり、それによって２を底とするべき級数の各重みは、ビット位置を表す関連付けされたカウントを含んでいる。図７の人工ニューロン７００は、単一の観測フェーズ、ここでは、図６の観測フェーズ１１を表している。各樹状突起７２０ａ〜７２０ｃは、図８により詳細に示されるように、第２の観測フェーズに対応する少なくとも重みの第２のべき級数よりなることが好ましい。最後に、図７を参照して、重みの各べき級数は、一対の重みの第１及び第２のべき級数よりなることが好ましい。第１のべき級数の各重みは、前の樹状突起の関連付け値の関数である第１のカウントを含むことが好ましく、且つ、第２のべき級数の各重みは、次の樹状突起の関連付け値の関数である第２のカウントを含むことが好ましい。前（先行）の及び次の樹状突起のカウントは、「／」によって示され、それによって、例えば、樹状突起７２０ｃの２2べきに対する表記０／１は、０個の前の関連付け値と１個の次の関連付け値を示す。
【誤訳訂正５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００７６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００７６】
例えば、入力Ａに対する初期重みとトレースは、二つの例の両方で同一である。入力Ａは、その下に２個の連合の重みを有し、且つ１個の連合の新たなトレースが既に記憶されている連合とマッチングすることが想定される。もしそうであるならば、連合のダブル化は、高いべきへキャリーされるべきである。しかしながら、第１の例のみが既存の連合の真のダブル化を有する。Ａは、両方の例においてＡによるダブルが生じうることを示しているものの、第２の例では、Ｃのトレース値によって、その上のＡとＢの両方に対するトレースの勘案がどのように強制されているかが示される。Ａにおけるトレース値は、Ｃによって勘案されるが、対応する重みはない。ＣがＡの重みとトレースとの間のダブルにマッチングできる第１の例とは異なり、Ａにおいて可能なダブルはスプリットされ、且つ実際にも、第２の例ではダブルではない。
【誤訳訂正６】
【訂正対象書類名】図面
【訂正対象項目名】図７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【図７】
2003518661.tif 000001
【誤訳訂正７】
【訂正対象書類名】図面
【訂正対象項目名】図９
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【図９】
2003518661.tif 000002
【誤訳訂正８】
【訂正対象書類名】図面
【訂正対象項目名】図１２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【図１２】
2003518661.tif 000003
【誤訳訂正９】
【訂正対象書類名】図面
【訂正対象項目名】図１６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【図１６】
2003518661.tif 000004