カオスニューラルネットワークを用いた連想記憶の学習法の一つとして、 Hebbの学習則を用いた逐次学習法の性質に関する研究は、 過去に本研究室でも行なわれている。 しかし、その際に用いられたカオスニューラルネットモデルは 実際のニューロンには不可能と思われる動作を含んでいる。 本研究は、従来本研究室で用いられたきたカオスニューラルネットモデルと、 Hebbの学習則を再現したカオスニューラルネットモデルの 学習に関する性能の違いを調べ、 どの学習法がどのような点で優れているかを検討する。
