本研究では比較対照するため、従来の入力パターンの相関行列に基づく学習法の代表例であるホップフィールドネットの学習法とニューロンの内部状態だけで学習を進めるか判断する局所的学習法の二つの学習法を用いてパターンを学習する。局所的学習法ではHebbの原理を用いた。Hebbの考え方は教師なしでいかに学習が進むかという難しい問題に答えるものである。Hebbのシステムは、学習というのは二つのニューロンと一個のシナプスだけの純粋な局所的な現象であり、ニューラルパターンをつくり出すため、フィードバックシステムが必要とされないことである。[5] Hebbの学習は相関学習で、シナプス結合で結ばれたニューロンが二つある時、互いのニューロンが同じ状態（共に興奮、静止状態）のときにはシナプス結合を強くし、違う状態（一方が興奮、もう一方が静止状態）のときにはシナプス結合を弱くする学習方法であり、2.4節で述べた協調 
競合作用を利用したものである。