入力パターンの相関行列に基づく学習法の代表例であるホップフィールドネットの
学習法と違い本研究ではニューロンの内部状態だけで学習を進めるか判断する
逐次学習法を用いてパターンを学習する。
逐次学習法ではHebbの原理を用いた。Hebbの考え方は教師なしでいかに学習が進むかという難しい問題に答えるものである。Hebbのシステムは、学習というのは二つのニューロンと一個のシナプスだけの純粋な逐次な現象であり、ニューラルパターンをつくり出すため、フィードバックシステムが必要とされないことである。[10]
本研究で使用した学習は、シナプス結合で結ばれたニューロンが二つある時、互いのニューロンが同じ状態（共に興奮、静止状態）のときにはシナプス結合を強くし、違う状態（一方が興奮、もう一方が静止状態）のときにはシナプス結合を弱くする学習方法であり、2.4節で述べた協調 
競合作用を利用したものである。