Le réseau neuronal (16) est soumis à un apprentissage à l'aide d'un signal d'enseignement initial multivalué par rapport à un signal d'entrée d'apprentissage, et le réseau neuronal correcteur (18) est soumis à un apprentissage de sorte qu'un écart multivalué par rapport à un signal unitaire de sortie multivalué correspondant à un signal d'entrée d'apprentissage issu du réseau neuronal principal (16) par l'intermédiaire d'un circuit de seuil multivalué (17), et un signal d'enseignement initial multivalué puissent être corrigés par un signal unitaire de sortie multivalué issu du réseau neuronal correcteur (18) par l'intermédiaire d'un circuit de seuil multivalué (19). Ainsi, des signaux unitaires de sortie multivalués sont combinés dans un élément sommateur (20) pour corriger l'écart précité et envoyer le signal résultant.
The neural network (16) which was subjected to learning by using a multivalued original teaching signal with respect to a learning input signal, and the corrective neural network (18) which was subjected to learning so that a multivalued error with respect to a multivalued output unit signal corresponding to a learning input signal obtained from the main neural network (16) through to a multivalued threshold circuit (17) and a multivalued original teaching signal can be corrected by a multivalued output unit signal obtained from the corrective neural network (18) through a multivalued threshold circuit (19) are used, whereby multivalued output unit signals are combined in a summing element (20) to correct the mentioned error and send out the resultant signal.patents-wipo patents-wipo