3000回想起をさせた結果は表 5.2, 5.3 のようになった。
学習パターン数[個] | |||||||||||||||||||||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | ||
0.0 | 1 | 2 | 3 | 2 | 5 | 1 | 1 | 7 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | 1 | 4 | 1 | 7 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | 1 | 1 | 1 | |
| 0.1 | 1 | 2 | 3 | 4 | 4 | 6 | 2 | 8 | 9 | 7 | 6 | 1 | 4 | 5 | 11 | 2 | 1 | 8 | 9 | 9 | 6 | 2 | 5 | 8 | 7 | 3 |
| 0.2 | 1 | 2 | 3 | 4 | 4 | 3 | 2 | 4 | 9 | 2 | 5 | 1 | 8 | 6 | 7 | 10 | 6 | 2 | 8 | 6 | 7 | 9 | 5 | 9 | 10 | 10 |
| 0.3 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 3 | 1 | 8 | 2 | 4 | 4 | 2 | 6 | 8 | 10 | 8 | 9 | 4 | 7 | 7 | 9 | 6 | 7 | 9 | 11 | 9 |
| 0.4 | 1 | 2 | 3 | 3 | 5 | 5 | 6 | 7 | 8 | 6 | 6 | 6 | 4 | 9 | 9 | 8 | 10 | 10 | 9 | 8 | 6 | 5 | 9 | 8 | 11 | 7 |
| 0.5 | 1 | 2 | 2 | 4 | 4 | 6 | 6 | 6 | 4 | 7 | 6 | 5 | 7 | 5 | 6 | 7 | 7 | 8 | 5 | 5 | 9 | 6 | 8 | 7 | 8 | 5 |
| 0.6 | 1 | 2 | 2 | 3 | 4 | 4 | 5 | 6 | 5 | 6 | 5 | 6 | 4 | 6 | 7 | 7 | 5 | 5 | 5 | 3 | 6 | 6 | 6 | 5 | 4 | 5 |
| 0.7 | 1 | 2 | 3 | 3 | 4 | 6 | 6 | 5 | 3 | 4 | 7 | 3 | 3 | 4 | 4 | 2 | 4 | 4 | 3 | 2 | 3 | 2 | 3 | 6 | 5 | 5 |
| 0.8 | 1 | 2 | 3 | 3 | 4 | 2 | 5 | 6 | 3 | 3 | 3 | 2 | 3 | 3 | 5 | 4 | 3 | 1 | 2 | 1 | 2 | 2 | 3 | 5 | 5 | 3 |
| 0.9 | 1 | 1 | 2 | 2 | 4 | 2 | 5 | 4 | 3 | 1 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 1 | 2 | 1 | 2 | 1 | 1 | 1 | 3 | 2 | 2 | 1 |
入力定数値 k | 1.0 | 1 | 1 | 2 | 2 | 4 | 3 | 5 | 3 | 1 | 1 | 2 | 2 | 1 | 2 | 1 | 2 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 |
| 1.1 | 1 | 1 | 2 | 2 | 3 | 2 | 3 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 1.2 | 1 | 1 | 2 | 2 | 2 | 1 | 3 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 1.3 | 1 | 1 | 2 | 1 | 2 | 1 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 1.4 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 1.5 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 1.6 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 1.7 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 1.8 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 1.9 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 2.0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
学習パターン数[個] | ||||||||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | |
0.0 | 50.7 | 99.6 | 96.7 | 48.2 | 49.2 | 16.2 | 39.8 | 37.4 | 44.5 | 42.5 | 37.5 | 42.8 | 40.9 | |
| 0.1 | 49.9 | 48.7 | 23.0 | 47.5 | 41.0 | 50.0 | 28.4 | 44.3 | 44.3 | 38.6 | 39.7 | 40.6 | 39.9 |
| 0.2 | 49.4 | 47.1 | 24.9 | 40.2 | 32.6 | 49.2 | 27.9 | 45.0 | 33.2 | 33.1 | 37.7 | 35.6 | 29.8 |
| 0.3 | 48.8 | 44.9 | 24.8 | 42.5 | 39.0 | 45.0 | 29.9 | 33.9 | 27.4 | 36.9 | 28.7 | 39.5 | 27.2 |
| 0.4 | 48.4 | 48.8 | 22.9 | 33.8 | 40.6 | 33.7 | 28.9 | 25.1 | 21.0 | 27.7 | 29.3 | 23.0 | 15.6 |
| 0.5 | 46.3 | 43.7 | 20.1 | 43.4 | 33.2 | 25.4 | 29.5 | 22.6 | 17.5 | 16.4 | 12.5 | 12.9 | 13.4 |
| 0.6 | 39.8 | 43.7 | 17.7 | 27.0 | 21.2 | 34.5 | 25.3 | 13.7 | 6.2 | 10.4 | 7.1 | 8.1 | 10.7 |
| 0.7 | 32.5 | 36.0 | 13.5 | 18.1 | 30.8 | 21.6 | 22.3 | 8.1 | 1.9 | 8.4 | 2.8 | 5.1 | 5.3 |
| 0.8 | 37.7 | 25.8 | 14.9 | 9.0 | 12.0 | 19.0 | 17.7 | 3.5 | 1.1 | 4.3 | 1.6 | 8.5 | 3.2 |
| 0.9 | 31.8 | 12.9 | 16.4 | 19.3 | 15.8 | 10.7 | 12.3 | 1.2 | 1.3 | 0.3 | 2.4 | 3.0 | 2.6 |
| 1.0 | 25.2 | 9.0 | 8.8 | 9.1 | 14.3 | 4.0 | 7.1 | 1.2 | 0.3 | 0.3 | 1.9 | 0.5 | 0.4 |
入力定数値 k | 1.1 | 18.6 | 5.8 | 0.4 | 5.1 | 5.2 | 0.8 | 2.2 | 0.4 | 0.3 | 0.3 | 0.4 | 0.3 | 0.3 |
| 1.2 | 0.4 | 1.8 | 0.3 | 0.4 | 0.4 | 0.3 | 1.1 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 |
| 1.3 | 0.4 | 0.3 | 0.4 | 0.3 | 5.4 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 |
| 1.4 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.2 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 |
| 1.5 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.2 | 0.2 | 0.3 | 0.3 | 0.3 |
| 1.6 | 0.3 | 0.3 | 0.2 | 0.3 | 0.3 | 0.2 | 0.2 | 0.3 | 0.2 | 0.2 | 0.3 | 0.3 | 0.3 |
| 1.7 | 0.3 | 0.2 | 0.2 | 0.3 | 0.3 | 0.2 | 0.2 | 0.3 | 0.2 | 0.2 | 0.3 | 0.3 | 0.2 |
| 1.8 | 0.3 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 |
| 1.9 | 0.3 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 |
| 2.0 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 |
14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | ||
0.0 | 40.0 | 38.6 | 40.3 | 40.0 | 33.1 | 32.3 | 39.6 | 38.8 | 30.2 | 39.6 | 39.3 | 39.2 | 40.1 | |
| 0.1 | 42.5 | 31.4 | 41.6 | 41.5 | 35.6 | 24.6 | 34.2 | 28.5 | 40.5 | 32.5 | 32.8 | 32.3 | 39.6 |
| 0.2 | 34.4 | 31.6 | 30.6 | 28.8 | 25.8 | 22.1 | 18.3 | 15.3 | 17.0 | 27.6 | 23.8 | 19.2 | 12.1 |
| 0.3 | 22.7 | 21.7 | 14.7 | 21.5 | 29.1 | 13.6 | 17.6 | 10.9 | 15.8 | 16.4 | 12.7 | 18 | 13.9 |
| 0.4 | 12.3 | 16.0 | 10.0 | 12.9 | 11.4 | 13.1 | 8.0 | 6.3 | 8.8 | 7.7 | 9.3 | 9.1 | 5.2 |
| 0.5 | 13.1 | 11.8 | 14.8 | 7.3 | 9.8 | 3.2 | 2.4 | 4.8 | 6.0 | 4.9 | 3.9 | 4.6 | 2.3 |
| 0.6 | 7.3 | 9.6 | 9.3 | 2.0 | 4.8 | 4.3 | 1.0 | 2.2 | 2.2 | 4.1 | 4.0 | 2.6 | 2.0 |
| 0.7 | 5.1 | 4.3 | 0.7 | 1.2 | 2.4 | 0.9 | 0.6 | 1.5 | 0.7 | 1.3 | 2.3 | 2.4 | 1.1 |
| 0.8 | 2.4 | 1.1 | 1.9 | 1.0 | 0.4 | 0.5 | 0.4 | 0.6 | 0.4 | 0.7 | 2.3 | 1.3 | 0.5 |
| 0.9 | 0.7 | 0.4 | 0.4 | 0.4 | 0.4 | 0.6 | 0.3 | 0.4 | 0.3 | 1.0 | 0.6 | 0.5 | 0.4 |
| 1.0 | 0.5 | 0.4 | 0.4 | 0.5 | 0.4 | 0.3 | 0.3 | 0.4 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.5 |
入力定数値 k | 1.1 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 |
| 1.2 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 |
| 1.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 |
| 1.4 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 |
| 1.5 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.2 | 0.2 | 0.3 | 0.2 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 |
| 1.6 | 0.2 | 0.3 | 0.2 | 0.2 | 0.3 | 0.2 | 0.2 | 0.3 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 |
| 1.7 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.3 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 |
| 1.8 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 |
| 1.9 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 |
| 2.0 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 |
表 5.2は、 各定数値kを入力したときの学習パターン数に対する想起成功パターン数を表している。 この表からk=0.0, 0.3, 0.5, 1.0, 1.5 の時の値を抜き出して グラフにすると、図 5.2 のようになる。 この図を見るとk=0.0、つまり何も入力しない場合は、 学習パターン3個までは学習したパターン全てを想起出来ていることが分かる。 そして、4個以上学習させた場合は全てを想起することは出来ず、 1つしか成功しない場合も多い。 k=0.3の場合は学習パターン5個までは全てを想起出来ており、 全入力値の中でもっとも多くなっている。 また、全てのパターンを想起出来なくなるほど多くのパターンを学習した場合でも、 k=0.0の時と比べて比較的多くのパターン数を想起出来ている。 k=0.5の場合は、学習パターンすべてを想起できるのは2個までと 何も入力しない場合よりも悪くなっている。 しかし、より多くのパターンを学習した場合は k=0.3の時よりも多くのパターンを想起できる場合が有る。 k=1.0, 1.5と定数値を大きくしていった場合は 想起できたパターン数はどんどん少くなっている。 そして、k=1.5以降はどの学習パターン数でも1パターンしか想起できていない。
表 5.3は、 各入力値kでの、想起回数3000回に対する学習パターンの想起に成功した回数の 割合(想起成功率)を表している。 この表からも表 5.2の時と同様に k=0.0, 0.3, 0.5, 1.0, 1.5 の時の値を抜き出してグラフにすると、 図 5.3 のようになる。 この図を見ると、全データの中でk=0.0で学習パターン3個及び4個の時が 飛び抜けて良く、95%以上想起に成功していることが分かる。 また、飛び抜けて良い所以外でも、k=0.0は 多くの学習パターン数でトップの想起成功率となっている。 k=0.0も含めて全体を見ると、想起成功率は入力定数値kが大きくなるにつれて 減少していることも分かる。 また、想起成功率は学習パターン数が増えるにつれて、 多少上下しながらも少しずつ減少していることが分かる。