カオス系のニューラルネットワークのニューロンモデルは， 式 (8) の内部状態を式 (9) に置き換えた カオスニューロンに，シナプス前抑制関数を加えたものである．
ここで，自己相関学習によりパターンを学習させ，この式を使って想起させる． シナプス前抑制を加え続けると， 不応性のためネットワークの状態は平衡点にとどまることはなく， 非周期的に様々なパターンを想起していく．
記憶したパターンをすべて早い時間で想起できるカオス状態は， サーチアクセスを行う上で特に理想的である．
このカオス的な連想ダイナミクス（カオス状態）を実現するニューラルネットワーク は，津田，奈良，Davis らによっても提案されている[11]．
