素子数の違いによる比率1:1の場合の学習への影響

素子数50 の場合に、「1」と「$-1$」の比率を25:25にしてカオスニューラルネットワークに学習させたときの学習パターン数と 学習成功パターン数の関係のグラフを図 5.3に示す。 また、素子数200 の場合に、「1」と「$-1$」の比率を100:100にして学習させたときの学習パターン数と 学習成功パターン数の関係のグラフを図 5.4に示す。

素子数50の場合のグラフを見ると、全ての学習パターン数において完全学習ができていることが分かる。 素子数200 の場合のグラフを見ると、学習パターン数約300 までは完全学習ができているが、 それ以上になると一気に学習能力が落ちていることが分かる。 学習パターン数が300以上 の所では、ほとんどの所で学習成功パターン数がほぼ0に近い値だが、 時々学習成功パターン数が増える所があるという特徴がある。

図 5.3: 比率1:1(総数50)の場合の学習成功パターン数

図 5.4: 比率1:1(総数200)の場合の学習成功パターン数