Neuronales Lernen basiert auf der Überzeugung, dass das Gehirn wie ein Computer arbeitet, wenn es neue Informationen verarbeitet. Dateneingabe, -organisation und -abruf sind primäre Überlegungen. Die biologische Grundlage des neuronalen Lernens ist ein neuronales System, das sich auf die vernetzte Struktur von Gehirnzellen bezieht. Dieses Verständnis der Beziehung zwischen Gehirnstruktur und -funktion wurde angewendet, um bessere Lern- und Gedächtniskonzepte zu entwickeln. Das Framework dient auch als Basis für künstliche neuronale Netzsysteme.
Nach dem neuronalen Lernmodell gelangen Informationen zuerst durch die Dateneingabe in das Gehirn. Das Gehirn muss diese Informationen dann speichern und über die Datenorganisation mit bereits vorhandenen Informationen kombinieren. Der letzte Schritt ist der Datenabruf, bei dem das Gehirn Systeme entwickelt, um gespeicherte Informationen aus dem Geist zu entnehmen und zu verwenden. Neuronales Lernen bezieht sich somit auf diese kollektiven Prozesse, bei denen das Gehirn durch Lebenserfahrungen gewonnene Informationen sammelt, speichert und nutzt. Manchmal werden Lernprozesse im Gehirn so kodiert, dass die Informationsbeschaffung fast automatisch erfolgt, wie in bedrohlichen Situationen.
Das Gedächtnis ist daher ein wichtiges Konzept beim neuronalen Lernen, genau wie bei Computern. Eine effektive Codierung von Informationen kann mit mnemonischen Techniken unterstützt werden. Diese Methoden beinhalten das Auswendiglernen großer Informationsblöcke über Gedächtnishinweise. Zum Beispiel könnte eine Person versuchen, eine lange Wortfolge zu lernen, indem sie einen Satz erstellt, in dem jedes Wort den ersten Buchstaben jedes Wortes in der Liste enthält. Ein anderer Ansatz könnte darin bestehen, ein fantasievolles visuelles Bild zu erstellen, das ein Wort darstellt. Dieser Ansatz ist beim Auswendiglernen komplexer Informationen wie medizinischer Fachbegriffe üblich.
Gedächtnishilfen hängen oft von einem anderen wichtigen Konzept des neuronalen Lernens ab: der Art des Lernstils, auf den ein Gehirn am meisten verdrahtet ist. Einige Personen beherrschen visuelle Lernmethoden besser, während andere besser funktionieren, wenn das Lernen eher lese- oder wortbasiert ist. Andere Ansätze können auditives Lernen und angewandtes kooperatives Lernen umfassen.
Einige Lehrkräfte für neuronales Lernen verfolgen einen ganzheitlichen Lernansatz. Mit anderen Worten, Einzelpersonen sollten Ideen und Konzepte auf naturalistische Weise betrachten, anstatt sich auf Auswendiglernmethoden zu verlassen, die spezifische und isolierte Fakten betonen. Notizen könnten daher aus einem baumartigen Ansatz bestehen, bei dem sich Konzepte voneinander verzweigen und Individuen ihre eigenen einzigartigen Assoziationen erzeugen, um Konzepte in ihrem Gedächtnis zu festigen.
Die Übertragung und Speicherung von Informationen erfolgt zwischen Netzwerken von Neuronen oder Gehirnzellen. Neuronale Netze sind auch die Grundlage vieler künstlicher Intelligenzen. Tatsächlich bezieht sich neuronales Lernen manchmal auf Methoden des Designs künstlicher Intelligenz, die menschliche neuronale Strukturen nachahmen. Solche neuronalen Netze haben sich in zahlreichen komplexen Maschinenleistungsbereichen als nützlich erwiesen, die von der Spracherkennung bis zur Implementierung von Steuerungen für Roboter reichen.
Bei diesen Verfahren werden die künstlichen kleinen Strukturen, die menschlichen Neuronen nachempfunden sind, als Einheiten oder Knoten bezeichnet. Wie Neuronen sind diese Einheiten so programmiert, dass sie eingehende Informationen oder Eingaben empfangen und auch Informationen oder Ausgaben übertragen. In Maschinen der künstlichen Intelligenz werden Eingabe- und Ausgabekomponenten wiederholt verbunden, sodass innerhalb des Systems der künstlichen Intelligenz Assoziationen entstehen. Diese gebildeten Assoziationen stellen neuronales Lernen für das System dar, und – wie das menschliche Lernen – können die Assoziationen verstärkt werden, wenn sie kodiert und gespeichert werden. Die Verstärkung erfolgt über Lernregeln oder gewichtete Messungen und mathematisch-neurale Algorithmen.