学習はネットワークが望ましい出力をするようにその構造を変化させることであり、 各位相における正弦波の値と教師信号を位相の順序に沿ってネットワークに与え、 バックプロパゲーションの式に基づいて結合荷重を変化させる。
今回の実験では正弦波の一周期を10個の時点にわけ、 ある時点の正弦波の入力に対し次の時点（位相角が36度進んだ時点）の正弦波の予測値を出力するように学習させる。 学習は一周期につき10回行われることになり、1億周期学習を繰り返すことで合計10億回の学習を行う。 また、後のルール抽出に使用するために、学習が1億回（1000万周期）進むごとにその時点でのネットワークの結合荷重や内部記憶層の値などの情報を記録する。学習回数に応じた10種類のネットワークを得ることになる。