学習方法

入力パターンをカオスニューラルネットワークに入力する時、各パターンを連続して100回入力し、 それを全ての入力パターンが入力し終わるまで行う。 これが1回終わったとき1セットの学習が終了したとする。 それを100セット繰り返し、ネットワークに学習させた。 また、ネットワークが学習を成功できたかどうかを確認する必要がある。 これは同じ結合荷重の配分をもつホップフィールドネットのモデルを用いる。 ここへ先ほど入力させたパターンを入力し、想起されたパターンが入力パターンと 同じであれば学習に成功したということになる。

入力パターンの数と学習に成功したパターンの数が同じだった場合、 それを完全学習と呼び、そのときのパターン数を完全学習数と呼ぶ。 またパターン数が多くなっていくといずれ完全学習ができなくなる。 このとき、完全学習ができたなかで最もパターン数が多いものを最大完全学習数とする。