連想記憶ニューラルネットワーク(ANN)に関して、人工ニューラルNWの基礎的な研究によって、単一のANNへの直交した入力パターンの記憶が可能であること、ランダムな入力パターンの記憶容量が明らかになっている。一方で、現実の教師あり学習の訓練データの特徴量は、むしろ類似した部分をもっており、直交・ランダムな入力パターンとはかなり異なったものが多い。本研究では、我々がこれまで検討してきたスパース接続されたANNに対してReuters newswire classification datasetを用いて訓練データ重畳を行い、提案ANNのパラメータ変化に対する教師あり学習の推論性能について報告する。