Rechenmodelle, die von der Struktur und Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Sie bestehen aus miteinander verbundenen Knoten (Neuronen), die in Schichten organisiert sind, und lernen durch Anpassung der Verbindungsstärken (Gewichte) während des Trainings. Sie sind die Grundlage für Deep Learning.