これまで当研究では, 入力パターンは7 
7の49ドットのアルファベットのパターンを使用していた.
今回は，アルファベット大文字，小文字の52パターンを用い，そのドット数（＝素子数）を変えて実験を行う.
つまり, 異なる大きさのフォントを用いることにより，ニューラルネットワークの素子数を変えるということである.
パターンはX-Windowのフォントを使用し，それぞれ5 7，6 10，7 14，9 15，12 24の5通りの大きさを用いた.
ここで学習回数は1つのパターンにつき50回ずつ学習するものとし，学習回数 パターン数を1セットとしてそれを100セット繰り返した.ここで、学習が成功したかを判断するために, 同じ結合荷重の配分を持つポップフィールドネットワークを用いている.
ここへ学習させたパターンを入力し, 入力パターンと同じパターンが出力されれば, 学習が成功しているということになる.