表 6.1 では、 一つのパターンに対し特徴を一対一に対応させ、 図 6.4 のネットワークを用いて バックプロパゲーション学習を行なった。
また、相関学習により４つのパターンを記憶させサーチアクセスを実行すると、 記憶させた各パターンの反転パターンがサーチされることがあり、 正確な検索が行なわれない現象が発生した。 そのため、バックプロパゲーション学習により特徴を抽出する ニューラルネットワークを形成する段階で、 各パターンの反転パターンはすべて (特徴１,特徴２)を(0.5,0.5)と学習させることにより、 この問題は回避できた。
