ホップフィールドネットにおける学習

本研究では後に述べる逐次学習法でネットワークに学習を行ない、その学習法の特徴である非対称の結合荷重を対称にして実験を行なう。そのため対称の結合荷重を持つホップフィールドネットとの比較を行なう。

ホップフィールドネットにおける学習法では結合荷重は入力パターンの相関行列だけで決定される。 そのため、学習にはネットワークは必要としない。 ホップフィールドネットではi番目のニューロンからj番目のニューロンへの結合荷重は式(4.1) で一意的に与えられ、これが学習となる。

 

式(4.1) において は＋1か-1の値をとり、S番目の学習させるパターンのi番目の要素を示す。またNは学習させるパターンの個数である。