ニューラルネットにおける学習は、シナプス結合の変化である。 また、学習するということは、次に同じパターンが入力された時、 素早く想起できるようにニューロン間のシナプス結合を変化させることである。
本研究では、ヘッブの学習則をもとにニューロンが内部状態だけで学習を進めるか を判断する逐次学習法を用いてパターンの学習を行なう。 へッブの学習則は、 教師なしでいかに学習を進めるかという難しい問題に答えるもので ある。 ヘッブの学習則では、学習というのは二つのニューロンと一つのシナプスだけ の純粋な局所現象である。 ヘッブの学習法では協調・競合作用を用いて学習を行なう。 この学習法はニューロンの興奮に寄与したシナプス結合を強めるという学習である。 この学習法をもとに、シナプス結合を強め、 片方が興奮し、もう一方が静止している時は結合を弱めて学習を行なう。