前節で述べたカオスニューロンモデルの相互結合系として、カオスニューラル ネットワークモデルが構成できる。このとき、ネットワークを構成する ニューロンの各々は、一般にネットワーク内部からのフィードバック入力と ネットワーク外部からの入力を受けるものとしてモデル化し(図 2.8)、 任意のアーキテクチャに対応できるようにする。カオスニューラルネットワークの i番目ニューロンのダイナミクスは、式(2.7)で表される [3]。
また、ニューロンの内部状態を、式(2.8)〜式(2.10) に示す3つの項で表現する。
上式(2.8)〜式(2.10)で定義した各項の和をニューロンの内部状態 とすると、i番目のニューロンの出力は式(2.11)で表される。
ここで、関数fは式(2.6)に示したものと同様な シグモイド関数とする。 さらに、式(2.7)のダイナミクスは、式(2.12)〜式(2.14)に 示すように単純化される。
