학습의 조기포화 현상을 피하기 위한 초기 가중치를 설정하는 제1단계(S1)와, 상기 제1단계 수행 후 학습패턴을 입력하는 제2단계(S2)와, 다층퍼셉트론의 전방향 계산에서 2N 비트 데이타 정밀도에 의한 가중치 합을 계산하는 제3단계(S3)와, 상기 제3단계에서 계산된 2N 비트 데이터 정밀도에 의한 가중치 합의 결과를 시그모이드 비선형 변환을 위해 N 비트 데이터로 변환시 N비트 표현의 최대값을 시그모이드의 포화영역에 해당하는 값으로 설정하는 제4단계(S4)와, 출력층의 오차신호가 발생되었는가를 판별하는 제5단계(S5)와, 상기 제5단계에 의해 출력층의 오차신호가 발생되었을 경우 출력층의 오차신호를 계산하는 제6단계(S6)와, 상기 출력층의 오차신호 계산(S6)후 다층퍼셉트론의 역방향 계산에서 2N 비트 데이타 정밀도에 의한 가중치 합을 계산하는 제7단계(S7)와, 상기 제7단계에서 계산된 2N 비트 데이터 정밀도에 의한 가중치 합의 결과를 N 비트 데이타로 변환시 그 N비트 표현의 최대값을 2N 비트로 표현된 최대값 보다 상대적으로 작게 설정하는 제8단계(S8)와, 상기 제6단계 및 8단계의 오차신호에 따라 가중치를 변경하여 학습패턴에 대한 학습을 하는 제9단계(S9)와, 상기 제9단계에 의한 학습에 의해서 가중치가 각 층의 가중치 최대값에 도달하였는가를 판단하는 제10단계(S10)와, 상기 제10단계에서 가중치가 각 층의 가중치 최대값에 도달할 경우 가중치의 범위를 확장한 후 다음 학습패턴의 입력을 위한 제11단계(S11)로 이루어진 것을 특징으로 하는 다층퍼셉트론 신경회로망의 N비트 데이타 표현에 의한 학습방법