我々の研究室では離散時間モデルのニューラルネットワークを使い， 差分方程式のダイナミクスをさせることを行なってきた。 その中で，2つの差分方程式を 一つのニューラルネットワークに学習させるために， リカレントネットの一種である 内部記憶を持つニューラルネットを提案した。 このニューラルネットはほぼ差分方程式のダイナミクスを学習できており， 内部記憶の中に差分方程式の情報がうまく記憶できていると考えられる。
ここでは，気温予測実験を行ない階層型ニューラルネットと 内部記憶を持つネットワークを比較し， 気温予測に対する適応を考える。