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深層学習の急速的な発展により、人工ニューラルネットワーク技術の応用が注目を集めており、幅広い産業分野への応用が図られている。現状を考慮すると、人工ニューラルネットワークの応用カテゴリが今後も拡大することは想像に難くない。しかし、計算機資源には物理的限界が存在する。本研究で提案するニューラルネットワークは、複数のゴールに対して、少しのリンク張替えや重みの書き換えで、高い適応度を得ることができることから、これまでは複数のニューラルネットワークが必要であった学習タスクを、1つのニューラルネットワークで学習可能となるケースが存在することが考えられることから、計算機資源の削減が期待できる。
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