実験結果

実験結果を図5.8と図5.9，表5.6に示す。

図 5.8: $\Delta w$ の変化のさせ方による学習結果の比較

図 5.9: $\Delta w$ の変化のさせ方による学習結果の比較 ※拡大

表 5.6: 入力した全てのパターンの学習成功に要した，同一パターン連続入力回数

$\Delta w$の変え方	同一パターン連続入力回数
$\Delta w =$一定	83
(1)一次関数(線形)	74
(2)二次関数	72
(3)分数関数	79
(4)ステップ関数	78

これらの結果から，二次関数の関数型で$\Delta w$を変化させたときが最も学習能力が高いということがわかる。図5.9からは，(2)の二次関数の場合のグラフが，一定の場合のグラフ，そして(3),(4)の分数関数とステップ関数のグラフよりも上側に位置していることがわかる。さらに表5.6では，全入力パターンを記憶するのに必要な同一パターン連続入力回数が最も少ないのは，(2)の二次関数の場合であるということがわかる。よって，線形の場合よりも良くなったのは二次関数のみであることがわかる。したがって，二次関数に伴って$\Delta w$を変化させる方法が比較的良いが，大差はないと考えられる。