逐次学習法の特徴として学習条件が成立するたびに結合荷重を変化させるため従来の学習法に比べ結合荷重の取り得る値の数が多くなる。本研究では、その特徴から逐次学習の学習効率が良い原因を追及するために結合加重の分布や統計を調べる。
はじめに、逐次学習と相関学習それぞれにおいて学習を行い結合加重の分布を求め、その後、平均、分散、標準偏差、尖度、歪度の統計量を用いて分析し、それらの値からデータの標準化を行い、それぞれの条件で得られた結合加重を同じ土俵の上で見て比較する。これにより、逐次学習における結合加重の分布の特徴を考察し、どの特徴が計算速度の速い他の学習方法へ付加することにより効率の上昇をもたらすのかを検討する。