私たちは,人間の脳内に存在するグリアと呼ばれる細胞の特徴を模したグリアネットワークについて研究を行ってきた.このグリアネットワークは,グリアがそれぞれ異なった振動を発生しており,その振動が互いに影響し合うことによって階層型パーセプトロン(MLP)の性能が向上するというものである.本研究では,各グリアは振動を発生しておらず,一個のグリアに対して外部刺激が加えられたモデルを仮定した.この外部刺激が,グリアネットワーク内を伝搬し他のグリアに伝えられるとともにニューロンに対して入力される.このように外部刺激が加えられたときのMLPの関数近似性能,被ダメージ性能,および汎化性能を示す.