目的

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ってきた。その研究結果から、逐次学習法のほうが相関学習法よりも学習法として優秀であり、結合荷重の変化量$\Delta w$がその要因の一つであると考えられている。

これまでの研究で、学習に関するパラメータである結合荷重の変化量$\Delta w$の値を適切な値に変えた場合、ネットワークの記憶できるパターンの数および動的想起で出力されるパターン数が増大することが明らかになっている。

また、その適切な$\Delta w$の値は素子の数が少ないときには使用するパターンに依って変化し、素子の数が多いときにはパターンに依存せず一定となるらしいことが分かった。

しかしその「適切な$\Delta w$」がどういった値であるかはまだ明らかでない。 本研究ではそれを明らかにすることを目的として実験を行う。