学習とは、自分の情報処理の結果の正否に応じて、その結果を利用しながら回路網の構造を変えていくことである。
学習の方法には、教師信号をもつ教師あり学習と、教師信号を持たずネットワークの性質のみに出力が依存する教師なし学習との二種類に分類できる。 ここで、教師信号とは、ネットワークが意味のある学習をするために、ある入力が与えられた時の望ましい出力のことである。 望ましい出力とは、その入力が与えられた時にネットワークが出力すべき出力のことである。この教師信号に出力が近付くような学習が教師あり学習である。 反対に教師信号が与えられず、入力信号の統計的な性質を学習するものが教師なし学習である。 [4]
本研究では、教師あり学習の代表的な学習法であるバックプロパゲーションを適用する。