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いくつかのパターンを学習させたカオスニューラルネットワークを、外部から入力を与えずに動作させ続けると、ネットワークは学習した中のいくつかのパターンを不規則に出力（想起）していく。この現象を動的想起と呼び、ネットワークが動的想起を示すときネットワークは動的想起状態にあるという。動的想起が起こり得るのは不応性項がある値に収束せず、非周期的に様々の値を取り得るためである。
個のカオスニューロンにより構成されたカオスニューラルネットワークに、図 4.1のような3つの2値パターン（2値をそれぞれ黒と白により表している）を学習させた後の動的想起の様子を図 4.2に示す。
図 4.1: 学習させたパターン
図 4.2: 動的想起の例
Deguchi Lab.