非同期のネットワークでも学習できるかを確かめるために， 図5.3で示す26パターン全てを学習させた．
学習できたかどうかの判定には， 同じ結合加重を持つホップフィールドネットワークにパターンを入力し， 入力したものと同じパターンを想起できたら， そのパターンの学習に成功したとする．
図5.4に結果を示す．
図5.4の横軸は学習セット数，縦軸は学習に成功したパターン数である． 図5.4で，どのネットワークでも 学習を繰り返すことによって徐々にパターンを学習していくことがわかる． また，全てのネットワークで全パターンを学習することが出来た． なお，100セットまで学習を進めてもパターンを忘却することはなかった．
この実験により
1パターンあたりの入力ステップ数 
を調整することによって，
非同期ネットワークは，
同期ネットワークと同様に逐次学習による学習が可能あることが示された．
