人間が何かを学習する時には、脳に対して何らかの変化が生じているはずである。 そのとき情報が蓄えられるのはシナプスであり、学習とはシナプス結合の変化であると考えられている。 また、学習するということは、学習したパターンと同じパターンが入力された時、 素早く想起できるよう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。
本研究では、ヘッブの学習則をもとにニューロンが内部状態だけで学習を進めるか を判断する逐次学習法を用いてパターンの学習を行なう。 ここでへッブの学習則とは、あるニューロンとその出力が入力されている他のニューロンの二つが同時に発火した時、出力側から入力側へのシナプス結合が強まるというものである。 つまりヘッブの学習則では、学習というのは二つのニューロンと一つのシナプスだけ の純粋な局所現象である。 この学習法をもとに、シナプス結合を強め、 片方が興奮し、もう一方が静止している時は結合を弱めて学習を行なう。