そして、周期パターンが逆周りに入力されたときには発火してはいけないので、 その観点を追加し、作成された学習パターン列を図 4.8 に示す。 学習 1回 114個の入力を 1000回行なったとき、1回分での平均誤差は 0.1034 と なった。学習させる上での観点が多くなり、学習パターン列が複雑になるほど、 学習が遅くなり難しくなることを示している。
このネットワークに、先ほどと同じ順番のランダムな入力パターンを与えたときの 結果を図 4.9 に示す。
学習２に比べて余計な発火が更に減っている。上段の左から 15番目に T が入力 されたとき、学習１・２では発火していなかったものが発火するようになった。 また、上段の中央やや右よりの部分では発火が更に限定されるようになってきた。 しかし周期パターン２については、上段および下段の左側部分において不必要な 発火がなくなったものの、上段の右端部分で発火しなければならない部分が いくつか発火していなかったり、下段の中央やや右よりの部分では一つ発火しない 部分があるなど、まだ満足できる結果ではない。
