実験目的

本研究室で行われてきたこれまでの研究では、 入力パターンの性質を小刻みに変化させるなどの、性質の変化そのものに重点を置いた研究はほとんどされてこなかった。

本研究では入力パターンの1と$-1$ の2値の比率に注目し、その2値の比率の変化が学習にどのような影響を与えるかを調べる。 また、代表的なパラメータとしてネットワークの素子数がある。過去の研究で、1の比率が50%の場合において、ネットワークの素子数を増加させると記憶容量は増加し、特に最大完全学習数の場合は、その増加の割合は傾き1より若干小さい程度で素子数に比例することが分かっている[9,10]。 その素子数を増加させることで、2値の比率や要素の固定が学習に与える影響はまた違ったものになることも考えられるので、素子数による影響についても調べる。なお、最大完全学習数については5.3 節で述べる。 次に、それらの結果から、入力パターンの要素の固定による学習への影響を調べる。 上記に加え、これまで本研究室で進められてきた結合加重の変化量$\Delta w$ と不応性$\alpha$ の値による学習への影響についての研究を元に、それらの関係性をより明らかにする。 そして最後に、その関係性と2値の比率との関係についても調べる。