遅れ1での学習中の誤差の変化をグラフに表す。 図8.1には普通の遅れ学習法、出力を分割した方法、 並列処理1、並列処理2の方法で変化を、 図8.2には合成1、合成2の方法での誤差の変化を示す。
誤差を最も小さくしたのは合成1の方法であり、並列処理1と並列処理2では、 何も工夫のないネットワークよりも誤差が大きくなっている。
遅れ3での学習中の誤差の変化をグラフに表す。 図8.3には普通の遅れ学習法、出力を分割した方法、 並列処理1、並列処理2の方法で変化を、 図8.4には合成1、合成2の方法での変化を示す。
誤差を最も小さくしたのは合成2の方法であり、並列処理1と並列処理2では、 何も工夫のないネットワークよりも誤差が大きくなっている。 また、すべての方法において、遅れ1の場合よりも誤差が大きくなっている。
学習中の最終的な誤差の値を表8.1に示す。
| 普通の学習 | 出力分割 | 並列処理1 | 並列処理2 | 合成1 | 合成2 | |
| 遅れ1での誤差 | 0.676797 | 0.633230 | 0.719969 | 0.694975 | 0.620503 | 0.632106 |
| 遅れ3での誤差 | 0.681868 | 0.643323 | 0.744896 | 0.702381 | 0.650637 | 0.641482 |
図 8.2: 遅れ1での学習中の誤差の変化2
図 8.1: 遅れ1での学習中の誤差の変化1
図 8.4: 遅れ3での学習中の誤差の変化2
図 8.3: 遅れ3での学習中の誤差の変化1