ニューラルネットにおける学習はシナプス結合の変化によって成される。
本研究ではヘッブの学習則を元に逐次学習法を用いてパターンの学習を行う。 ヘッブの学習則は、教師無しで如何に学習を進めるかという難題に答えるものである。 本研究において学習とは、次回同パターンの入力を受けた時に素早い想起を為すためにニューロン間のシナプス結合を変化させることである。 これは、二つのニューロンと一つのシナプスのみで為される純粋な局所現象である。
ヘッブの学習法では協調・競合作用を用いて学習を行う。 即ち、ニューロンの興奮に寄与したシナプス結合を強めていくという方法をとる。 これを元にシナプス結合を強め、また、競合作用が為される場合には結合を弱めて学習を行う。