Sinirsel öğrenme, beynin yeni bilgiler işlerken bilgisayar gibi işlediği inancına dayanır. Veri girişi, organizasyonu ve alımı temel hususlar. Sinir öğrenmenin biyolojik temeli, beyin hücrelerinin birbirine bağlı yapısını ifade eden bir sinir sistemidir. Beyin yapısı ve fonksiyonu arasındaki ilişkinin anlaşılması, daha iyi öğrenme ve hafıza tutma kavramlarının geliştirilmesine uygulanmıştır. Çerçeve aynı zamanda yapay sinir ağı sistemlerinin temelini oluşturur.
Sinirsel öğrenme modeline göre, bilgi önce beyne veri girişi yoluyla girer. Daha sonra beyin bu bilgiyi saklamalı ve veri organizasyonu aracılığıyla hali hazırda mevcut bilgilerle birleştirmelidir. Son adım, beynin zihinden depolanan bilgileri almak ve kullanmak için sistemler geliştirdiği veri alımıdır. Böylece sinirsel öğrenme, beynin yaşam deneyimleriyle kazandığı bilgileri topladığı, sakladığı ve kullandığı bu toplu süreçleri ifade eder. Bazen öğrenme süreçleri beyinde o kadar fazla kodlanır ki, bilgi alma işlemi tehdit edici durumlarda olduğu gibi neredeyse otomatik olarak gerçekleşir.
Bellek bu nedenle sinirsel öğrenmede, tıpkı bilgisayarlarda olduğu gibi hayati bir kavramdır. Bilginin etkin bir şekilde kodlanmasına hatırlatıcı tekniklerle yardımcı olunabilir. Bu yöntemler büyük ipuçlarını hafıza ipuçlarıyla ezberlemeyi içerir. Örneğin, bir birey listedeki her kelimenin ilk harfini içeren bir cümle oluşturarak uzun bir kelime dizisi öğrenmeye çalışabilir. Başka bir yaklaşım, bir kelimeyi temsil eden yaratıcı bir görsel imaj yaratmayı içerebilir. Bu yaklaşım, tıbbi terimler gibi karmaşık bilgileri ezberlemekte yaygındır.
Anımsatıcı cihazlar, sinirsel öğrenmede sıklıkla başka bir önemli konsepte bağlıdır: Bir beynin uygulamak için en çok tutulduğu öğrenme stili türü. Bazı bireyler görsel öğrenme yöntemleri konusunda daha yetkin, bazıları ise öğrenme daha fazla okuma veya kelime temelli olduğunda daha iyi çalışır. Diğer yaklaşımlar, işitsel öğrenmeyi ve uygulamalı işbirlikli öğrenmeyi içerebilir.
Bazı sinir öğrenme öğretmenleri, öğrenmeye bütüncül bir yaklaşımı benimserler. Başka bir deyişle, bireyler, fikirleri ve kavramları, spesifik ve yalıtılmış gerçekleri vurgulayan ezberci öğrenme yöntemlerine güvenmek yerine, doğal bir şekilde düşünmelidir. Bu nedenle not alma, kavramların birbirlerinden ayrıldığı ve bireylerin, bellekteki kavramları sağlamlaştırmak için kendi benzersiz ilişkilerini oluşturduğu ağaç benzeri bir yaklaşımdan oluşabilir.
Bilgi aktarımı ve depolanması nöron ağları veya beyin hücreleri arasında gerçekleşir. Yapay sinir ağları aynı zamanda yapay zekanın temelidir. Aslında, sinir öğrenme bazen insan sinir yapılarını taklit eden yapay zeka tasarım yöntemlerini ifade eder. Bu tür sinir ağlarının, konuşma tanımadan, robotlar için kontrol uygulamalarına kadar çok sayıda karmaşık makine performans arenasında faydalı olduğu kanıtlanmıştır.
Bu yöntemler için, insan nöronlarından sonra desenlenen yapay küçük yapılar, birimler veya düğümler olarak bilinir. Nöronlar gibi, bu birimler de gelen bilgi veya girdi almak ve ayrıca bilgi veya çıktı iletmek üzere programlanır. Yapay zeka makinelerinde, girdi ve çıktı bileşenleri tekrar tekrar bağlanır, böylece yapay zeka sistemi içinde ilişkilendirmeler yaratılır. Bu oluşturulmuş birlikler, sistem için sinirsel öğrenmeyi oluşturur ve - insan öğrenmesi gibi - birlikler de kodlandıkları ve hafızaya alındıkça güçlendirilebilirler. Güçlendirme, öğrenme kuralları veya ağırlıklı ölçümler ve matematiksel sinir algoritmaları yoluyla gerçekleşir.
