(JA) 【課題】リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ：ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ）の教師あり教示方法を開示する。
【解決手段】本方法の典型的な実施の形態では大型（５０ユニット以上）で、ランダムに初期化され、大域的に安定なダイナミクスを有するＲＮＮを用いる。学習期間中には、このＲＮＮの出力ユニットが所望の出力信号に従うように教師強制される。この期間中に全ての隠れユニットからの活性が記録される。教示期間の終わりには、出力ユニットに繋がるこれらの接続の新たな荷重を計算する方法への入力としてこれらの記録データが使用される。本方法は、ＲＮＮに対する既存の学習方法とは以下の特徴により区別される。即ち、（１）出力ユニットへの接続の荷重のみが学習によって変更される。（２）大型ネットワークの内部ダイナミクスが、変更されるのではなく学習手続きによって新たに組み合わせられるだけであるダイナミクス成分の「リザーバ」として用いられる。
【選択図】図１