実験１：入力パターン数における引き込み領域の変化

本実験では、学習させる入力パターン数を増やしていったときの引き込み領域の変化を調べる。素子数は100として、適切な結合加重の変化量は0.012として実験を行う。 ネットワークには学習させるパターンを50回継続的に与え、そして次に学習させるパターンを50回継続的に与える。これを学習させるパターン全てにおいて行い、これを1セットの学習として100セット行い、ネットワークに学習をさせる。その後に、実験用入力パターンをネットワークに入力することで、引き込み領域を調べる。 まず、学習させるパターンが1パターンだけのネットワークを用いる。そのパターンに対する実験用入力パターンを1ビットだけ反転させたものから、素子数である100ビット全て反転させたパターンを生成して、ネットワークに入力することで、引き込み領域を調べる。 これを素子数100における最大完全学習パターン数の89パターンまで学習させたネットワークに対して、それぞれのパターンについて実験用入力パターンを作成し、引き込み領域を調べる。 この入力パターンは、1パターンから最大完全学習パターンまで1つずつ増やして変化を見る。