入力と出力との関係を表す関数を近似する技術として、線形近似モデル、予め記憶されたテーブルを参照することにより近似するテーブル参照法、また、入力層、中間層、出力層がそれぞれ有する素子（ニューロン）によって入力・出力及び関数を分散表現することで前記関数を近似する層状ニューラルネットの技術が知られている。

　本発明は、ニューラルネットにより関数を近似する関数近似装置、関数近似システム及び関数近似プログラムに関するものである。また、本発明は、前記記憶制御装置の制御を適切に行うために前記関数近似装置が適用された強化学習システムを与えるものである。