サーチアクセスは，図 14 のように構成されている． まず，自己相関学習により，パターンを学習させておく． そして，検索したいパターンの特徴を入力し， カオス系のニューラルネットワークを用いて，パターンを出力させる． その出力されたパターンの特徴を抽出し， 入力されたパターンの特徴と比較する． その結果から，シナプス前抑制によりカオス状態と自己想起（非カオス）状態を 制御する． カオスニューラルネットワークは，出力したパターンを次の入力とし， これを繰り返し行なう． 出力パターンの特徴と入力した特徴が近くなると， カオス状態から自己想起状態へ移行させ， 入力した特徴を持ったパターンを出力するようになる． これで，特徴入力により，パターンを検索することができる．
しかし，前述したように，図 14のネットワークを用いたサーチアクセスにおいては， 学習させるパターンによっては正しいパターンを検索できない場合がある． そこで，検索が成功するパターンを画面上には出力しない”内部パターン”として用いて， 検索させたい目的の”出力パターン”に変換することによって， これまでは検索できなかったパターンを検索させる． パターンの変換を用いたサーチアクセスは， 図 15のように構成する． まず，検索が成功しているパターン１（バツ，三角，波，星）を内部パターンとして， 自己相関学習により学習させておく． さらに，検索させたいパターン２（Ｏ，Ａ，Ｅ，Ｊ）を出力パターンとして，パターン１の各パターンと１対１に対応させて，相互相関学習により学習させる． そして，検索したいパターンの特徴を入力し， カオスニューラルネットワークによって出力された内部パターンを， さらに一段追加したニューラルネットワークによって出力パターンに変換して出力する． よって，すべてのサーチアクセスを実行する過程を， ニューラルネットワークのみで構成することができる．
