動的想起

いくつかのパターンを学習させたカオスニューラルネットワークを 外部からの入力を与えずに動作させ続けると、 ネットワークは学習した中のいくつかのパターンを不規則に出力（想起）していく。 この現象を動的想起と呼び、ネットワークが動的想起を示すとき ネットワークは動的想起状態にあるという。

動的想起が起こり得るのは、カオスニューロンの不応性項のためである。

自己相関連想記憶からの通常の想起が、外部から入力を与えて出力させる、 つまり、このパターンを（あるいは、これに似たパターンを）知っているか、と訊かれて 答えるようなものであるのに対して、 動的想起はいわば、勝手に思い出しているというような状態である。

$7\times 7 = 49$個のカオスニューロンにより構成されたカオスニューラルネットワークに、 A、B、Cの3つのアルファベットの2値パターン（2値をそれぞれ黒と白により表している）を 学習させた後の動的想起の様子を図 3.1に示す。

図 3.1: 動的想起の例