この方法は、序盤で有利であったパターンが後半になっても有利とは限らないという考えを元にしたもので、他の評価アルゴリズムでも取り入られていることがある。
まずパーセプトロンに5万棋譜をそれぞれ学習させる。ただし5万棋譜の中に同一の棋譜は存在しないものとする。その後、学習に使用した棋譜とは別の約5万個の棋譜をパーセプトロンに入力し、その時の誤差を見ることで考察していく。
手数に応じてニューラルネットワークを分割し、その時の学習誤差について検証する。
各種学習定数は以下に示すとおりである。
[各種係数]
入力層の数:128 (0〜63:白石の盤面パターン 64〜127:黒石の盤面パターン)
中間層の数:2, 4, 8, 12, 16
出力層の数:1
ETA=0.1
ALPHA=0.9
分割数:1, 3, 5, 12, 15, 20