カオスニューラルネットワークを用いた学習法の一つとして, Hebbの学習則を用いた
逐次学習法の性質に関する研究は, 以前より本研究室でも行なわれている.
本研究室の過去の研究結果からも分かるように, 逐次学習法が相関学習よりも
効率が良く, 学習に向いていることが分かる.
前年度までの研究では, 入力パターンは7 
7の49ドットの
パターンを使用してきたが, 今回はその入力パターンのドット数を変え,
実験を行なう. ニューラルネットの素子数を変化させて学習を行ない,
素子数の変化が学習に与える影響について調べる.