使用するパターン

本研究で使用するネットワークは10×10で100個のニューロンを持つネットワークである。 そして、学習させるパターンも10×10の配列で表され、ランダムに作製した構成要素が1と$-1$のパターンを使用した。 また、入力要素に占めるそれぞれの構成要素の割合は統一し、この場合では1の割合が50% 、$-1$の割合が50%とした。 本研究では、入力パターンの数による学習結果の変化が重要なので、 パターンが多い場合と少ない場合でパターンが違うことによる結果の違いが発生しないようにした。 少ないパターン数のパターンと、多いパターン数の最初の方のパターンは同じになるようにしている。 例えば、50個のパターンを用意した場合にその50個のパターンと 100個用意した場合の最初の50個のパターンは同じになるようにした。本研究では、そのパターンを250個まで用意し、実験を行った。