昨年、当研究室では、従来のニューラルネットワーク、 カオスニューラルネットワークの それぞれに音符を入力すると次の音を予想して出力し、 その出力を入力として用い、また次の音符を予想して出力できるようにする、 この繰り返しにより曲を出力できるように学習させるという研究を行なった。
この時、今の音符に対しての過去10音も同時に入力することで出力をさせていたが、 この方法では 同じフレーズを繰り返す形式の曲は学習させることができないという欠点があった。 そこで入力には過去10音ではなく、 それぞれの音符に対して、 各ニューロンに0または1の２値のデータをランダムに割り当てたものを 入力信号として付加することによって、 各音符に対して特徴を持たせ、 同じフレーズでもそれぞれ違うものであると認識させるようにする。
また、このネットワークに教師信号を学習させ、 この学習により得られた結合荷重を カオスニューラルネットワークの結合荷重として入力し、 パラメータの変化によって教師信号を編曲させることを試みる。