Ein Ansatz, das sogenannte <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">deep learning</hi> basiert auf neuronalen Netzen, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Sogenannte Neuronen (eigentlich Speicherbereiche) werden über mehrere Schichten vernetzt, mit Eingangs- sowie den gewünschten Ausgangsdaten konfrontiert und auf dieser Grundlage trainiert. Der Algorithmus „lernt“ oder „imitiert“ erwartetes Verhalten <?biblio ADDIN ZOTERO_ITEM CSL_CITATION {"citationID":"DRXtmHRG","properties":{"formattedCitation":"(Leifert et al., 2016)","plainCitation":"(Leifert et al., 2016)","noteIndex":0},"citationItems":[{"id":5850,"uris":["http://zotero.org/users/534029/items/P7XGTGUS"],"uri":["http://zotero.org/users/534029/items/P7XGTGUS"],"itemData":{"id":5850,"type":"article-journal","title":"Cells in Multidimensional Recurrent Neural Networks","container-title":"Journal of Machine Learning Research","page":"1-37","volume":"17","issue":"97","source":"jmlr.org","author":[{"family":"Leifert","given":"Gundram"},{"family":"Strauβ","given":"Tobias"},{"family":"Grüning","given":"Tobias"},{"family":"Wustlich","given":"Welf"},{"family":"Labahn","given":"Roger"}],"issued":{"date-parts":[["2016"]]}}}],"schema":"https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/csl-citation.json"}?>(Leifert et al., 2016).