Dalším prováděným experimentem byla klasifikační úloha, tzv. problém dvou spirál. Tréninková data představují dvě množiny bodů a úkolem sítě je separovat tyto dvě množiny. To znamená, že chceme síť naučit tak, aby byla o předloženém vstupu schopna rozhodnout, do které skupiny patří.
Tréninková množina obsahuje 372 vzorků (obr. 7.24). Pro účely učení ohodnotíme jednu množinu bodů hodnotou nula a druhou hodnotou jedna. V ideálním případě by pak naučená síť měla po předložení souřadnic bodu z jedné z těchto množin vrátit buď hodnotu nula nebo jedna, podle toho, zda bod patří do první nebo druhé množiny.
U naučené sítě budeme reálné výstupy interpretovat tak, že
hodnoty z intervalu 
budou odpovídat první množině, hodnoty
druhé množině.
Z povahy tréninkových dat předpokládáme, že problém bude vyžadovat poměrně velké množství RBF jednotek. Použijeme tedy síť se 150 skrytými jednotkami. Tuto síť budeme učit gradientním algoritmem a třífázovým učením. V obou případech vyzkoušíme jak sítě s euklidovskou tak váženou normou, abychom ukázali rozdíl a případně přínos použití vážené normy.
