まずはパーセプトロンに4万棋譜をそれぞれ1回ずつ学習させる。ただし4万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4万棋譜をパーセプトロンに入力し、そのときの誤差を見ることで考察していく。
なぜこのような手順を踏んでいるというと、学習中の誤差を見るのではなく、学習後に改めて別の棋譜を使用して学習誤差を見ることによって、実戦に非常に近い状況を作り出すことができるためである。
各種学習定数は以下に示すとおりである。なお、ETAおよびALPHAは、式 6.3の中で出てきた学習係数 
と慣性項 
のことである。
[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：8 出力層の数：1 ETA=0.1 ALPHA=0.9