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、ヘップの学習則に基づいた逐次学習法の研究を行なってきた。

この逐次学習法で学習を繰り返すと4.2節で示したように、学習毎に結合荷重がその変化量（以下$\Delta w$とする）ごとに増加あるいは減少する。 そのため結合荷重の値と$\Delta w$というパラメータは学習を行なう上で重要であり、設定する値によって大きく学習に影響すると考えられる。 しかし、従来の研究では結合荷重の値について多くなされてきたが、$\Delta w$に対する研究はほとんどされてこなかった。

本研究では$\Delta w$についてより細かく値を変化させ、学習にどのような影響を及ぼすのかを確かめるとともに、 入力パターン数・ネットワークの規模に対して適切な$\Delta w$の存在を研究する。 また、$\Delta w$に直接関わっていると思われる学習回数・学習セット回数の変化に対する$\Delta w$の振舞いも研究する。