目的

逐次学習を用いて学習を繰り返すと、4.3節で示したように、 結合荷重が$\Delta w$ごとに増減する。 これまでの研究結果から逐次学習における$\Delta w$は学習に大きな影響を与える事が分かった。 加えてネットワークの規模（以下ネットワークの素子数とする）に対して適切な$\Delta w$が存在することが明らかになった。 この値から外れるとネットワークが学習できるパターン数が大きく減少してしまう。 さらにこの適切な$\Delta w$の値はネットワークの素子数に対して反比例の関係がある事が分かっている[5]。

本研究では、先の研究結果を検討し逐次学習を用いてより多くのパターンを 学習させることを目的とする。 具体的には$\Delta w$、$\alpha$といったカオスニューラルネットワークと逐次学習に関係性が高いパラメータ について検討・実験を行う。