5.3 比較検討方法

先述の２つのカオスアトラクタを第４章で示したネットワークに 学習させるわけであるが、ここで学習結果の 比較及び検討の方法の説明を行なう. 比較は、学習させたネットワークからの出力と教師信号とが どの程度離れているかを調べることで行なう。 具体的な方法を以下に示す。

1. まず、カオスアトラクタを一千万回ニューラルネットワークに学習させる。
2. 学習を行ないながら十万回ごとに各重み、しきい値、教師信号を保存しておく。
3. 2.の学習結果から得られた、各重み、しきい値を持つニューラルネットワークにおいて、実際に 数点動かし教師信号からどの程度ずれているかを調べる。
4. 横軸に 学習回数 、縦軸にニューラルネットワークの出力と教師信号との距離の累計をとりグラフを描く。
5. 4.で描いたグラフの形より、学習がどの程度正確に行なわれたかを検討する。
6. 以上の手順を定数 、 を変えて、それによってどのようにグラフの形が変わるかを検討する。

なお、ネットワークの出力と教師信号との誤差は、 ある時間 t における写像の中にあるその距離を考える。 この誤差（距離）を とし、ネットワークの出力を x(t)、y(t)、 教師信号を 、 とすると

 

となる。 グラフは横軸を学習回数とし、 それぞれの学習回数のネットワークで実際に十回ループさせて測定した 誤差の累計 が縦軸となる 。 は次式によって表される。