4.3.2 広域的追加学習の方法

  広域的追加学習は、安定条件が成り立ったときに判別を行ない、変化量が決められたしきい値を越えた時に未知パターンであると判別し、追加学習を式(4.4)で行なう。

 

式(4.5)は、ネットワークが最初から記憶しているパターンを学習するための式で、相関学習を行なっている。Mは最初に学習するパターンの数であり、 はともに+1か-1をとるニューロンの出力である。そのため の値は整数の値をとる。そして追加学習の時は式(4.4)から分かるように、学習前の結合荷重に+1か-1をして学習後の結合荷重としている。全ての結合荷重の変化が同時に行なわれるため追加学習した時間を知ることができる。