52パターンのアルファベットを，素子数を変化させて学習させたところ，
図5.3のような特性になった.
素子数が少ない場合，学習成功数が少ない，
つまり学習がうまくいっていないことがわかる.
これは，ニューラルネットワークの素子数の総数が少ないと
学習出来るパターンも少ないということを表している.
素子数がある程度大きい場合，
セット数が増えることによる学習成功数の増え方にほとんど差がないことがわかる.
しかし，すべてのパターンを学習できたのは，
今回の実験で一番多い素子数の12 
24の288ドットの1つだけであった.
一回学習を成功したパターンでも次に想起したときには，
忘れてしまうことは，本学習法において見られる性質であるが，
7 14の98ドットでは，40セットを越えたくらいから
それを繰り返しているのではないかと考えられる.
9 15の135ドットにおいては，
ニューラルネットワークの素子数の総数がある程度あるのに
学習成功数を見るとあまりよくない.
この理由として，9 15の135ドットのパターンは，
学習しにくいパターンの組合せになっているのではないかと考えられる[9].
