過去１音だけの入力で次の音を予想するのは困難だと予想されるので、
入力層の素子数を20個にし、過去10音から次の音を出力できるようにする。
図(6.1)にこの実験で使用するカオスニューラルネットワークを示す。
これは、入力層が、音の長さと高さ２つのニューロンが10対で計20個の素子があり、
中間層は例年並の50個で、
出力層は１つの音符を表すために２個の素子を使用している。
入力層には教師信号 
を入力し、出力層の出力と
教師信号 
とでバックプロパゲーションを行なう。
蛙の合唱を10万回学習させた時の経過を図(6.2)に示す。
ここから、 
とする。
実験の結果、誤差は 
まで減少した。
学習終了付近の傾きを見るとまだまだ小さくなるようである。
しかし音符の長さが 
,音符の高さが 
で間違った量子化がされるので、
という値は、十分学習できたといえると考えられる。
曲を出力するプログラムに学習後のパラメータ 
を読み込ませ実行すると完璧な蛙の合唱を出力することができた。
