今回の実験で用いたモデルでは, 外部入力として入力パターンを継続的に与えるが,
その時学習回数は50回, つまり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.
これは, 本実験で用いたモデルにおいて,
相互結合の項と外部入力の項が同じ符合になったときに
相互結合項は素早く変化した時の状態が,
同じ結合荷重をもった通常のポップフィールドネットワークを
外部入力パターンで初期化し, 自己想起したのと同じ状態となるからである.
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.