実験方法1

本実験では、素子数が50、200のカオスニューラルネットワークにおいて、 「$1$」と「$-1$」の比率が1:1の場合に学習成功パターン数にどのような影響を与えるか調べた。 従って、素子数が50の時用に、「$1$」と「$-1$」の値の総数が50で 比率が1:1のランダムなパターンを300個、また素子数が200の時用に、「$1$」と「$-1$」の値の総数が200で 比率が1:1のランダムなパターンを500個、lrand関数を使用して作成した。素子数が200のときにパターンを500まで作ったのは、 素子数が増えるとその分最大学習成功パターン数も増えることが予想できるからである。 それらをカオスニューラルネットワークに学習させ、学習パターン数と学習成功パターン数の関係をグラフ化した。