学習方法

実験では，1と$-1$それぞれ50個ずつで構成される10×10のバイナリパターンを入力とし，逐次学習法を用いてネットワークに学習させる。具体的には，ひとつ目のパターンを連続で$N$回入力し，次に2つ目のパターンを連続$N$回入力，用意したパターン全てを同様に入力し終えるまで繰り返す。これで1セットの学習が完了したとし，これを100セット行う。ここで$N$を「同一パターン連続入力回数」と呼ぶ。

これが終わった後，学習の結果を確認する。学習に成功しパターンを記憶することができていれば，先ほど入力したパターンを再び入力するとそれと全く同じパターンが出力される。そうでなければ，異なったパターンが出力される。よって学習の確認では，パターンを再び入力し，そのときの出力が入力と同じならば学習成功，そうでなければ失敗と判断する。これには，同じ結合荷重の配分を持つホップフィールドネットワークを利用する。