本研究ではそのニューラルネットワークをより生物に近付けようと考えられた カオスニューラルネットワークを用いて、 サーチアクセスを実現するプログラムを完成させる。
サーチアクセスとは、パターンを入力し、 そのパターンから目的のパターンを検索する直接アクセスではなく、 パターンに特徴を割り当て、 その特徴を入力することにより目的のパターンを検索することである。 特徴を入力し、その特徴を持ったパターンが見つけ出されれば、検索成功である。 簡単なことに思えるが、普通のニューラルネットワークではそれができない。 よって、カオスニューラルネットワークを用いることで対処している。
カオスニューラルネットワークを用い、 相関学習により四つのパターン、``バツ、三角、波、星''を学習する。 そしてパターンに特徴を一対一に対応させ、 その特徴によるサーチアクセスを実現する。 ここまでは昨年までの研究により完成している。
しかし昨年までのプログラムでは少しパラメータを変化させることにより、 検索が終らなかったり、目的以外のパターンを捜し出すことがあった。 ここで昨年までのプログラムをパラメータに対して強くし、 いろいろな場合を試してみることが本研究のテーマである。 具体的には、
といったことが挙げられる。 このサーチアクセスが実現することにより、 パターンを特徴で分類し、検索することができると考えられる。
本論文では、カオスニューラルネットワークのもととなるカオス （第 2章）、 ニューロンとニューラルネットワーク（第 3章）、 そしてカオスニューロン（第 4章）と、 ニューラルネットワークの学習法（第 5章）、 サーチアクセス（第 6章）について説明し、 実際にサーチアクセスを行ない、結果を検討する。（第 2章） そして最後にまとめとして結言を示す。（第 2章）