3.1で述べた学習しにくいパターンではないかという
9 
15の135ドットのフォントと,
それよりも素子数が少ないが学習がうまくいった
7 14の98ドットのフォントを,比較してみる.
図5.4, 5.5は
それぞれのサイズの入力パターンだが,
大文字のEとFを見てみると2つともEとFは見た目にも似ている.
しかし小文字のeとsをくらべてみると,
9 15の135ドットのフォントの方がeとsが似通っていて,
逆に7 14のフォントの方は, eとs差ほど似ていないことが伺える.
そこで, このパターンを数値的に比較してみる.
このパターンの類似度を表す量として,
あるパターンとその他のすべてのパターンを比較し,
そのドットがおなじならば＋1違っていたら0とする.
その値を全素子数で割ったものを,
あるパターンの他のすべてのパターンに対するの平均を出し,
それを相関値とし, それを用いた.
これをすべての大きさのパターンについて計算する.
先ほどの比較した7 14の98ドットのフォントと
9 15の135ドットのフォントの二つのフォントについて
相関値の平均に注目してみる.
図5.6が結果である.
この図より, 7 14の98ドットのフォントの相関値の平均と
9 15の135ドットのフォントの相関値の平均を比べると,
あきらかに9 15の方の相関値の方が高いことが伺える.
つまりこの9 15のフォントの方のパターンは全体的に似通っているといえる.
また, 6 10のフォントの相関値の平均と
7 14の98ドットのフォントを相関値が変わらないのに,
先ほどの図では6 10の方が学習成功数が明らかにすくなかった.
これは学習成功数が多いか少ないかは,
相関値だけでなく, 素子数にも関係していると考えられる.
