実験目的

以前から本研究室では、カオスニューラルネットワークを用いた学習法として、 ヘッブの学習則に基づいた逐次学習法の研究を行なってきた。 これまで逐次学習法を行うときには3.3節と4.2節で 示したように$k_{s}$、$k_{m}$、$k_{r}$という時間減衰定数を式に取り入れて考えてきた。 この時間減衰定数は、パターンを学習させる際のパターンにノイズが乗っていた場合に、 ノイズの影響を徐々に少なくしていく働きをする定数である。 この時間減衰定数はパターンにノイズが乗っていない場合に$0$としても学習結果に影響が無いことが確認されている。 そこで本研究では時間減衰定数を$0$としたとき、入力パターンにノイズが乗っていない場合のカオスニューロンパラメータの$\alpha$と $\mathit {\Delta } w$による学習結果への影響について研究する。さらに、最も高い最大完全学習数を得ることができるカオスニューロンパラメータの$\alpha$と $\mathit{\Delta}$の値がいくつになるかを調査する。