相関学習、逐次学習の結合加重の各統計量

実験によって得られた結合加重の大きさとその分布より、統計量を求める。 相関学習の平均、分散、標準偏差、尖度、歪度を、図 5.21、図 5.22、図 5.23、図 5.24、図 5.25に示す。

図 5.21: 相関学習の結合加重の平均

図 5.22: 相関学習の結合加重の分散

図 5.23: 相関学習の結合加重の標準偏差

図 5.24: 相関学習の結合加重の尖度

図 5.25: 相関学習の結合加重の歪度

相関学習では学習パターン数が増えるほど結合加重の値も大きくなってしまうため、 統計の取る方法により尖度や歪度も大きくなってしまう。よって細かな変化を分析できないので、 横軸の範囲を1〜12にしぼり、歪度や尖度が大きくなり始める直前のグラフを図 5.26、図 5.27に示す。

図 5.26: 相関学習の結合加重の尖度（学習パターン数1から12）

図 5.27: 相関学習の結合加重の歪度（学習パターン数1から12）

次に、逐次学習の平均、分散、標準偏差、尖度、歪度を図 5.28、図 5.29、図 5.30、図 5.31、図 5.32に示す。

図 5.28: 逐次学習の結合加重の平均

図 5.29: 逐次学習の結合加重の分散

図 5.30: 逐次学習の結合加重の標準偏差

図 5.31: 逐次学習の結合加重の尖度

図 5.32: 逐次学習の結合加重の歪度