ニューラルネットワークは学習によって結合荷重の値を決めることによって パターンを学習していく。
浅川らが提案した逐次学習法とは パターンがネットワークに入力されると そのパターン既知のパターンであればそのパターンを想起し、 入力されたパターンが 未知のパターンであれば新しいパターンとして学習する学習法である。
カオスニューロンの入力には、他のニューロンからの入力である相互結合、 ニューロンが興奮した時、次の状態において興奮しにくくする不応性、 外部からの入力の3つがある。 逐次学習法では、学習時に個々のニューロンが自分自身の内部状態によって 結合荷重を変化させるか判定を行ない 逐次的に学習を行なう。 以下の学習の条件が成立した時ネットワークは ニューロン間の結合荷重を変化させる。
この条件によって内部状態である相互結合と不応性による ネットワークのエネルギーを極小値に収束させようとする作用と、 外部入力による入力パターンに収束させようとする作用が同じように作用するようになる。
