10000回学習の時点では、発火状況は全く無秩序で、とりあえず検出すべきパターンに近かったり、順序がバラバラでも周期パターンの文字がある程度含まれていれば発火している。例えば、``BAC''というパターンに対しては、``ABC''を検出した時の発火の仕方で出力されている。 従って、この時点では、まだ中間層は自己組織化されつつある状況であると考えられる。
次に、 100000回学習の結果について述べる。この時点では、検出すべき周期パターンは検出されており、検出してはいけないパターンは、やや高い出力を示している所はあるにしても、発火はしていない。この時点ですでにこのモデルは一番良い性能を示しており、目的を達成しているといえる。
1000000回学習の結果は、 100000回学習の結果よりさらに良い結果を示している。バックプロパゲーションにおいては、望ましい出力を示す方向に誤差が小さくなっていくわけだから、より良い結果を示して当然である。