実験結果

図 5.2: 時間減衰定数を考える場合の学習結果

図 5.3: 時間減衰定数を考えない場合の学習結果

素子数100、パターン数200までとし、時間減衰定数を考えない場合と考える場合の学習結果をそれぞれ図5.2、図5.3に示す。 横軸は入力パターン数、縦軸は学習成功パターン数となっている。 時間減衰定数を考えた場合の結果のグラフは途中まで直線となっていることがわかる。 したがって直線の間は入力パターン数と学習成功パターン数が同じであるといえるため、完全学習ができていると言える。 また、時間減衰定数を考えない場合の結果のグラフも途中まで直線になっていることから完全学習ができているということがわかる。 しかしこのように直線となっているのは途中までで、入力パターン数を増やしていくと学習成功パターン数は急激に落ち込み完全学習ができなくなっていくことがわかる。 ここで時間減衰定数を考える場合と考えない場合の結果を比較すると、両方とも学習が成功しているという点では共通していると言える。 しかし時間減衰定数を考えない場合の完全学習に成功したパターン数の最大値は48、一方時間減衰定数を考える場合の完全学習に成功したパターン数の最大値94となっている。 この完全学習に成功したパターン数を最大完全学習数と呼ぶ。 この結果より、時間減衰定数を考えない場合は考える場合よりも入力パターン数が少ないうちに完全学習ができなくなっているということがわかる。 これにより、学習パターンにノイズが乗っていない場合でも単純に時間減衰定数を0にしただけでは 時間減衰定数を考える場合と同じ性能を実現することができないということがわかる。