実験1（素子数 - $\Delta w$ - 想起されるパターン数の関係）

これまでの研究において$\Delta w$は0.05が適当として用いられてきた。 一方で、ネットワークの記憶容量は$\Delta w$を0.05より小さく取ることで 増大することが知られている [6]。 本実験はこれに倣い、$\Delta w$が0.05以下（0.00625から0.05まで0.00625間隔）の場合について、 4.2節「実験方法」に示した方法により動的想起で想起されるパターン数を調べた。 また、素子数$N$を50から600まで50間隔で変え、 それぞれの場合（計96通り）について実験を行った。 なお、学習させるパターンに含まれる1と$-1$は同数としている。

その結果が表 4.1である。

表 4.1: 動的想起で想起されたパターン数

結合荷重の変化量	ネットワークの素子数$N$
$\Delta w$	50	100	150	200	250	300	350	400	450	500	550	600
0.00625	3	3	6	3	9	10	19	36	38	40	41	43
0.0125	5	6	8	26	35	40	40	47	48	50	51	53
0.01875	4	14	19	30	39	45	46	51	54	55	54	60
0.025	4	16	21	34	43	46	48	49	52	52	41	38
0.03125	4	16	21	31	36	40	40	35	31	31	26	17
0.0375	5	18	25	30	36	39	32	30	25	16	11	7
0.004375	4	16	25	30	29	28	25	20	13	8	4	2
0.05	4	13	23	26	25	25	16	7	7	5	3	3

表 4.1から、それぞれの素子数の場合について、 最も想起されたパターン数が多かった場合の$\Delta w$は 図 4.2のようになる。 （図 4.2の図題中の「適切な$\Delta w$」とは、 $\Delta w$を0.00625から0.05までの8通り変えて実験をした中で、 想起されたパターン数が最も多かった場合の$\Delta w$のことを指す。）

図 4.2: 適切な$\Delta w$ - 素子数

適切な$\Delta w$は素子数がある程度多いところ（400以上程度）で 0.01875あたりに落ち着くらしいことがわかる。