Eine ältere Technik zum Trainieren tiefer neuronaler Netze (insbesondere tiefer Autoencoder oder Deep Belief Networks), bei der die Schichten nacheinander trainiert werden, wobei jede neue Schicht lernt, die Ausgabe der vorherigen Schicht zu modellieren.